Řešení inverzního problému při analýze zdroje akustické emise: klasický přístup a využití umělých neuronových sítí

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F06%3A00047811" target="_blank" >RIV/61388998:_____/06:00047811 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Inverse Problem Solution in Acoustic Emission Source Analysis : Classical and Artificial Neural Network Approach

Popis výsledku v původním jazyce

Solution of nonlinear Inverse Problems (IPs) is a frequent task in nondestructive testing of materials and structures when structural defects or imperfections must be recognized. One among the most promising ultrasonic NDT techniques is the Acoustic Emission (AE) method, which can reveal a dangerous defect (e.g., cracks) growth in realtime. Two practical IP examples of AE source analysis are presented in this chapter: AE source location and identification. As a comparison, a classical approach to the identification IP is shown, whereas the source location and AE signal parameter correction IPs are treated by the use of the soft computing method based on Artificial Neural Networks (ANNs). A short introduction to the ANN approach is presented for that purpose.

Název v anglickém jazyce

Inverse Problem Solution in Acoustic Emission Source Analysis : Classical and Artificial Neural Network Approach

Popis výsledku anglicky

Solution of nonlinear Inverse Problems (IPs) is a frequent task in nondestructive testing of materials and structures when structural defects or imperfections must be recognized. One among the most promising ultrasonic NDT techniques is the Acoustic Emission (AE) method, which can reveal a dangerous defect (e.g., cracks) growth in realtime. Two practical IP examples of AE source analysis are presented in this chapter: AE source location and identification. As a comparison, a classical approach to the identification IP is shown, whereas the source location and AE signal parameter correction IPs are treated by the use of the soft computing method based on Artificial Neural Networks (ANNs). A short introduction to the ANN approach is presented for that purpose.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

BI - Akustika a kmity

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název knihy nebo sborníku

Universality of Nonclassical Nonlinearity

ISBN

0-387-33860-8

Počet stran výsledku

15

Strana od-do

515-529

Počet stran knihy

—

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

New York

Kód UT WoS kapitoly

—