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J-GLOBAL ID：201302259879937394   整理番号：13A1032981

ウエーブレット変換およびニューラルネットワークを用いた構造亀裂の診断

Diagnosis of structural cracks using wavelet transform and neural networks

著者 (6件)： LIU Shudong (A STAR Data Storage Inst., DSI Building, 5 Engineering Drive 1, Singapore 117608, SGP) ,  DU Chunling (A STAR Data Storage Inst., DSI Building, 5 Engineering Drive 1, Singapore 117608, SGP) ,  MOU Jianqiang (A STAR Data Storage Inst., DSI Building, 5 Engineering Drive 1, Singapore 117608, SGP) ,  MARTUA Landong (A STAR Data Storage Inst., DSI Building, 5 Engineering Drive 1, Singapore 117608, SGP) ,  ZHANG Jingliang (A STAR Data Storage Inst., DSI Building, 5 Engineering Drive 1, Singapore 117608, SGP) ,  LEWIS F.l. (Automation and Robotics Res. Inst., Univ. of Texas, Arlington, TX 76019, USA)
資料名： NDT & E International  (NDT & E International)
巻： 54  ページ： 9-18  発行年： 2013年03月 
JST資料番号： A0196A  ISSN： 0963-8695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本文では,Lamb波,ウエーブレット変換およびニューラルネットワークを用いた金属薄板におけるリベット穴の畝から発生する構造亀裂の検出および特性化に対する方法を検討した。Lamb波が穴の畝を通して伝搬するとき,各種の伝達される波の間において波の強い干渉が存在し,健全性診断を複雑にする。板にアクティブセンシングネットワークを搭載し,ウエーブレット変換を用いて,時間領域信号からエネルギー変化と称するロバストで効率的な形態を抽出した。エネルギー比変化と亀裂特性の間の相関関係を解析して,効率的な検出経路を検討した。ついで,その形態を用いて,ニューラルネットワークを開発して,ステージにおける健全性条件を診断した。まず,1つのニューラルネットワークを用いて,板一貫性を診断した。ついで,亀裂が検出されれば,第二ニューラルネットワークを用いて,それらの位置を決定した。シミュレーションデータにおいて,その方法を試験し,シミュレーションデータによって訓練されたニューラルネットワークを用いて,実際の板を診断した。その結果,その方法によって,亀裂を検出し,シミュレーションおよび実験データの両方において,それらの位置を同定し,組み込み実時間インテリジェント診断システムの開発に対するその方法の実現可能性を検証した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 亀裂 ,  *欠陥検査 ,  Lamb波 ,  ウェーブレット変換 ,  ニューラルネットワーク ,  *金属板 ,  検出 ,  キャラクタリゼーション ,  健全性 ,  位置決め ,  *非破壊検査

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  亀裂 ,  診断