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J-GLOBAL ID：201602246737841192   整理番号：16A0075772

歪モード差とニューラルネットワークを用いた直線パイプラインの損傷同定【Powered by NICT】

Damage Identification in Straight Pipeline Using Strain Modal Difference and Neural Network

著者 (5件)： Zhou Shaoping (School of Mechanical and Power Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai) ,  Hao Zhanfeng (School of Mechanical and Power Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai) ,  Han Hongfei (School of Mechanical and Power Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai) ,  Zhang Jiacheng (School of Mechanical and Power Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai) ,  Zhang Lanzhu (School of Mechanical and Power Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 35  号： 2  ページ： 334-338,402  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2749A  ISSN： 1004-6801  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ひずみモードの違いは管路の損傷の位置を確認するために使用され,その工学的認識を高精度と小さい構造損傷への感受性によるものである。しかし,この方法は,構造物の損傷の程度を定量化することができないので,パイプラインの損傷の程度を同定し歪モードディファレンスイスとニューラルネットワークを組み合わせた新しい方法。これは,入力パラメータと損傷位置として有限要素法を通して得られたひずみモードの違いがネットワークの出力パラメータをデグレーアス単一と二重損傷の位置と程度を明らかにする。パイプラインにおける損傷同定のシミュレーション結果はこの方法はパイプラインの損傷の位置を決定するが,また損傷の程度をアッカラテリカンティフィできることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  *パイプライン ,  有限要素法 ,  感受性 ,  *ネットワーク ,  管路 ,  構造物
準シソーラス用語： 構造損傷 ,  高精度 ,  *損傷同定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 歪 ,  ニューラルネットワーク ,  直線 ,  パイプライン ,  損傷同定