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J-GLOBAL ID：201802232032074897   整理番号：18A1390168

機械学習と対称構造のデュアルセンシングによるランダム疲労荷重下の故障検出技術【JST・京大機械翻訳】

Failure detection technique under random fatigue loading by machine learning and dual sensing on symmetric structure

著者 (4件)： Jang Dong-Won (Reliability Assessment Center, Korea Institute of Machinery and Materials, Daejeon 34103, Republic of Korea) ,  Lee Sunghyun (Reliability Assessment Center, Korea Institute of Machinery and Materials, Daejeon 34103, Republic of Korea) ,  Park Jong-Won (Reliability Assessment Center, Korea Institute of Machinery and Materials, Daejeon 34103, Republic of Korea) ,  Baek Dong-Cheon (Reliability Assessment Center, Korea Institute of Machinery and Materials, Daejeon 34103, Republic of Korea)
資料名： International Journal of Fatigue  (International Journal of Fatigue)
巻： 114  ページ： 57-64  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0802B  ISSN： 0142-1123  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： 繰返し荷重下での機械構造の突然の破壊を避け,寿命を管理する従来の方法を補完するために,機械学習を用いたランダム疲れ荷重下での破壊検出技術と対称構造上での二重センシングを提案した。二重システムの二つの歪センサを用いて,疲れ荷重の下で,貨物を効率的にホイストに接続するために使用されるシャックルの状態を収集した。株を前処理し,正常または異常として標識した。ロジスティック回帰機械学習を用いて,決定境界線を決定した。次に,故障の時間を決定するために各実験の決定境界線を収集し,最も保守的な決定境界線を用いてあらゆる実験を検証した。結果は,亀裂が発生する前に破壊が検出され,維持管理の時間が制御できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 保全 ,  前処理 ,  *疲れ荷重 ,  *検出法 ,  *対称性 ,  貨物 ,  繰返し荷重 ,  健康管理 ,  *機械学習 ,  *故障検出 ,  亀裂 ,  ホイスト
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  歪センサ ,  機械構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 故障検出 ,  疲労荷重 ,  機械学習 ,  デュアルセンシング ,  予後と健康管理(PHM)

分類 (1件)： 金属材料  (HC05020S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  対称 ,  デュアル ,  センシング ,  疲労荷重 ,  故障検出