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J-GLOBAL ID:201902230765324873   整理番号:19A0491667

既存セメント複合材料における接着のハイブリッドメタヒューリスティクス-ニューラル評価【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Metaheuristic-Neural Assessment of the Adhesion in Existing Cement Composites
著者 (3件):
資料名:
巻:号:ページ: 49  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7162A  ISSN: 2079-6412  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,人工ニューラルネットワーク(ANNs)と非線形競合アルゴリズム(ICA)を用いて,既存の多層セメント複合材料におけるプルオフ接着のハイブリッドメタ発見的ニューラル評価を提示した。ICAは,人間の政治社会進化によって触発されたメタヒューリスティックなアルゴリズムである。この方法はANNsの使用と2つの非破壊試験(NDT)法に基づいている:衝撃エコー法(I-E)とインパルス応答法(IR)。本研究では,ICAを用いてANNの重みを最適化した。結合ICA-ANNモデルを,その精度を評価するために,遺伝的アルゴリズム(GA)および粒子群最適化(PSO)と比較した。結果は,ICA-ANNモデルが,有効性と効率の両方に関してデータセットをテストするとき,他の技術より優れていることを示した。検証段階で示されたように,後者への局所的損傷なしに試験表面上の接着レベルを確実にマップすることが可能である。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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