OPTIMALIZACE VOLBY SIGNÁLOVÝCH PARAMETRŮ PRO ROZPOZNÁVÁNÍ ZDROJŮ AKUSTICKÉ EMISE

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F08%3A00315855" target="_blank" >RIV/61388998:_____/08:00315855 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

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.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BI - Akustika a kmity

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Defektoskopie 2008

ISBN

978-80-214-3759-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

Technická univerzita Brno VUT

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

4. 11. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—