Aplikace časových profilů při lokalizaci zdrojů AE pomocí neuronových sítí
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F09%3A00337600" target="_blank" >RIV/61388998:_____/09:00337600 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Aplikace časových profilů při lokalizaci zdrojů AE pomocí neuronových sítí
Popis výsledku v původním jazyce
V současné době představují lokalizační procedury využívající umělé neuronové sítě (ANN) vysoce efektivní alternativu ke klasickým triangulačním algoritmům. Možnosti jejich aplikace jsou však z různých důvodů omezené. Hlavním problémem bývá především sběr dostatečného množství reprezentativních tréninkových dat spolu s nepřenositelností konkrétní naučené sítě na jinou úlohu. Jako řešení obou problémů byla v poslední době navržena metoda na bázi ANN, využívající tzv. časové profily. Tento nový způsob charakterizace časů příchodů signálů umožňuje učení ANN na numerických modelech a následnou aplikaci na reálných konstrukcích různých měřítek a materiálů. V příspěvku je tato nová metoda demonstrována na experimentálních datech získaných při zatěžování složité součásti letecké konstrukce a je diskutován její významný přínos pro rozšíření aplikačních možností ANN.
Název v anglickém jazyce
Application of Arrival Time Profiles to AE Source Location by Neural Networks
Popis výsledku anglicky
The localization procedures using artificial neural networks (ANN) represent today highly effective, alternative approach to classical triangulation algorithms. Nevertheless, their application possibilities are limited due to several reasons. The main problems are in the collecting of sufficiently extensive training and testing data sets together with the non-portability of particular trained network to any other object. In recent time, a new ANN-based AE source location method using so-called signal arrival time profiles was proposed to overcome both limitations. The new way of signal arrival time characterization provides the ANN training on numerical models and allows the application of learned ANN on real structures of various scales and materials.In the paper, this new method is illustrated on experimental data obtained at complex aircraft structure part testing, and its remarkable advantages concerning the considerable extension of ANN application possibilities are discussed.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
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
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
NDT for Safety DEFEKTOSKOPIE 2009
ISBN
978-80-214-3973-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
—
Název nakladatele
Brno University of Technology
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
4. 11. 2009
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—