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J-GLOBAL ID：201702270986277548   整理番号：17A0642392

航空機における疲労損傷検出のための人工ニューラルネットワークアセンブリ

Artificial neural network ensembles for fatigue damage detection in aircraft

著者 (3件)： DWORAKOWSKI Ziemowit (AGH Univ. Sci. and Technol., Krakow, POL) ,  DRAGAN Krzysztof (Air Force Inst. Technol., Warsaw, POL) ,  STEPINSKI Tadeusz (AGH Univ. Sci. and Technol., Krakow, POL)
資料名： Journal of Intelligent Material Systems and Structures  (Journal of Intelligent Material Systems and Structures)
巻： 28  号： 7  ページ： 851-861  発行年： 2017年04月 
JST資料番号： W0165A  ISSN： 1045-389X  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： 低品質入力データにおいて状態評価の信頼性を増す為に人工ニューラルネットワーク(ANN)アセンブリ設計法を提案した。4種類のANN(階層型,自己組織化マップ,動径基底関数)の各種サイズに対して同じデータで同時に学習させ10種類を選定してANNアセンブリを構築する手法を提案した。航空機翼構造を対象に提案法を適用し検証実験した。実物大翼の疲労試験を実施した。ホットスポットに対する良好な疲労損傷検出性能を示した。

シソーラス用語： *航空機 ,  *疲れ損傷 ,  *損傷検出 ,  *ニューラルネットワーク ,  信頼性 ,  階層構造 ,  自己組織化特徴マップ ,  動径基底関数 ,  翼 ,  実験 ,  実物大試験 ,  疲れ試験
準シソーラス用語： 検証実験

分類 (3件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  飛しょう体の設計・構造  (QK04010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 航空機 ,  疲労損傷 ,  人工ニューラルネットワーク ,  アセンブリ