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J-GLOBAL ID：202002252940851258   整理番号：20A2284031

電気機器のパルス超音波振動制御のためのニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Neural Network for Pulsed Ultrasonic Vibration Control of Electrical Equipment

著者 (3件)： Bychkov Anatoly (Chuvash State University,Electrical and Electronic Apparatuses Department,Cheboksary,Russia) ,  Slavutskii Leonid (Chuvash State University,Automatics and Control in Technical Systems Department,Cheboksary,Russia) ,  Slavutskaya Elena (Chuvash State Pedogogical University,Psychology and Social Pedagogic Department,Cheboksary,Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： UralCon  ページ： 24-28  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気装置の低周波振動の非接触パルス超音波制御に基づく技術を提案した。超音波プローブパルスの周波数が制御された物体の表面(Hzの分率)の振動周波数に匹敵するとき,実験室測定を条件で行った。この場合,超音波センシングデータ処理における振動周波数を推定するために,逆誤差伝播を伴う最も単純な人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いることを提案した。ANN訓練を振動表面に散乱した超音波信号の数値シミュレーションによって行い,次にANNを用いて実験データから振動の周波数を推定した。振動周期の3~4パルスにおける超音波探測の周波数において,ANNの使用は,パーセントの単位よりも非定常振動周波数を決定する精度を保証できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  *ニューラルネットワーク ,  振動数 ,  データ処理 ,  *パルス ,  *超音波振動
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  誤差伝搬 ,  超音波プローブ ,  非定常性 ,  振動周期 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電気機器 ,  パルス ,  超音波振動 ,  ニューラルネットワーク