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J-GLOBAL ID：202002248556465542   整理番号：20A0770819

改良超音波測定モデルとサポートベクトルマシンを用いた欠陥同定【JST・京大機械翻訳】

Defects identification using the improved ultrasonic measurement model and support vector machines

著者 (8件)： Xiao Huifang (School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, China) ,  Chen Dan (Shenzhen Key Laboratory of Smart Sensing and Intelligent Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, 518055, China) ,  Chen Dan (Guangdong Provincial Key Laboratory of Robotics and Intelligent System, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, 518055, China) ,  Chen Dan (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Shenzhen, 518055, China) ,  Xu Jinwu (Collaborative Innovation Center of Steel Technology, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, China) ,  Guo Shifeng (Shenzhen Key Laboratory of Smart Sensing and Intelligent Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, 518055, China) ,  Guo Shifeng (Guangdong Provincial Key Laboratory of Robotics and Intelligent System, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, 518055, China) ,  Guo Shifeng (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Shenzhen, 518055, China)
資料名： NDT & E International  (NDT & E International)
巻： 111  ページ： Null  発行年： 2020年 
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： 改良超音波測定モデル(IUMM)とサポートベクトルマシン(SVM)の組合せにより,走査音響顕微鏡を用いて金属材料中の介在物と空洞を同定する新しい方法を提案した。IUMMでは,Born近似とKirchhoff近似のハイブリッドモデルを開発し,空洞の遠方場散乱振幅を計算し,欠陥の予測パルスエコー信号の位相と振幅の精度を改善した。主要な特徴として予測エコー信号の振幅とピーク周波数を有するSVM分類装置を,介在物と空洞を区別するために適用した。実験結果は,提案したIUMMによって予測したエコー信号が,振幅と周波数において従来のUMMより正確であることを示した。訓練集合として予測した信号を用いたSVM分類器は,金属材料中の介在物と空洞の同定を成功裏に可能にした。本研究では,金属材料の内部欠陥の同定におけるSAMの性能を改善し,超音波信号の知的解析を実現した。Copyright 2020 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： 超音波応用計測 ,  *サポートベクトルマシン ,  内部欠陥 ,  Born近似 ,  散乱振幅 ,  位相 ,  Kirchhoff近似 ,  金属材料 ,  パルス ,  遠方場 ,  介在物
準シソーラス用語： SVM分類 ,  エコー信号 ,  ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 欠陥同定 ,  走査型音響顕微鏡 ,  超音波測定モデル ,  Born近似 ,  kirchhoff近似 ,  サポートベクトルマシン

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 超音波測定 ,  モデル ,  サポートベクトルマシン ,  欠陥 ,  同定