OPTIMALIZACE VOLBY SIGNÁLOVÝCH PARAMETRŮ PRO ROZPOZNÁVÁNÍ ZDROJŮ AKUSTICKÉ EMISE
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F08%3A00315597" target="_blank" >RIV/61388998:_____/08:00315597 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
OPTIMALIZACE VOLBY SIGNÁLOVÝCH PARAMETRŮ PRO ROZPOZNÁVÁNÍ ZDROJŮ AKUSTICKÉ EMISE
Popis výsledku v původním jazyce
Umělé neuronové sítě (ANN) jsou efektivním nástrojem pro identifikaci zdrojů akustické emise (AE). Komplikovaným problémem obecného rozpoznávání dat je vhodná volba extrahovaných parametrů. Standardní charakteristiky signálu AE jsou nezřídka redundantnía nebo pro identifikační problém irelevantní. Za účelem redukce redundance dat jsou v příspěvku navrženy modifikace standardních emisních parametrů, jejichž výběr je dále optimalizován faktorovou analýzou a citlivostní analýzou identifikačních neuronových sítí. Tento optimalizační proces je testován při rozpoznávání zdrojů AE vznikajících během únavových zkoušek prováděných na součástech letecké konstrukce. Optimalizované signálové charakteristiky zachovávají dostatečnou informaci při minimálním počtu extrahovaných parametrů.
Název v anglickém jazyce
OPTIMIZED NUMBER OF SIGNAL FEATURES FOR IDENTIFICATION OF AE SOURCES
Popis výsledku anglicky
Artificial neural networks (ANN) are effective instruments for identification of AE sources. The proper selection of extracted data features is complicated task in general data recognition. Standard AE signal parameters are often redundant or not relevant in recognition problem. Modifications of standard AE signal features are proposed in this paper as to reduce data redundancy. Set of extracted AE parameters is optimized by factor analysis and sensitivity analysis of recognizing neural networks. This optimization is illustrated by recognition of AE sources arising during fatigue tests performed on aircraft structure parts. Optimized AE signal features cover enough information with minimized number of parameters.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
BI - Akustika a kmity
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2008
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů