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J-GLOBAL ID：201702276097589362   整理番号：17A0083574

人工ニューラルネットワーク戦略を使用したヘリコプタ翼の提案された構造ヘルス状態意識

Proposed Health State Awareness of Helicopter Blades using an Artificial Neural Network Strategy

著者 (3件)： LEE Andrew (Univ. Maryland, MD, USA) ,  HABTOUR Ed (United States Army Res. Lab, MD, USA) ,  GADSDEN S.Andrew (Univ. Maryland, MD, USA)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9872  ページ： 98720C.1-98720C.8  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヘリコプタ翼では,早期の故障検出が望まれている。非破壊検査において人工ニューラルネットワークが有用であり,その検出法について概説し,高次元データに対する特徴抽出と次元縮小を行う前処置を提案した。また,前処理されたデータによる学習を説明した。縮尺模型のアルミニウム製ヘリコプタ翼を用いた,提案法の検証実験を行った。加振機を含む実験装置,データ前処理定式,ニューラルネットワーク学習フローチャートを説明した。1から3層の隠れ層でのデータ処理を行い,2層にて98.4%,3層にて100%の試験片の構造ヘルス状態同定が出来た。60エポックでの学習により0.001以下の最小誤差が得られた。

シソーラス用語： *ヘリコプタ ,  *回転翼 ,  監視 ,  *ニューラルネットワーク ,  *故障検出 ,  非破壊検査 ,  特徴抽出 ,  次元縮小 ,  縮尺模型 ,  実験 ,  アルミニウム合金 ,  学習
準シソーラス用語： 構造ヘルスモニタリング ,  検証実験

分類 (3件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  飛しょう体の設計・構造  (QK04010H) ,  航空機  (QK06000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  戦略 ,  ヘリコプタ ,  翼 ,  提案 ,  意識