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J-GLOBAL ID：202102224980251583   整理番号：21A2833258

機械学習解析による粗大結晶粒材料の超音波信号増強【JST・京大機械翻訳】

Ultrasonic signal enhancement for coarse grain materials by machine learning analysis

著者 (6件)： Xu Wanli (Key Laboratory of Hydraulic Machinery Transients, Ministry of Education, School of Power and Mechanical Engineering, Wuhan University, 430072 Wuhan, Hubei, China) ,  Li Xiaohong (Key Laboratory of Hydraulic Machinery Transients, Ministry of Education, School of Power and Mechanical Engineering, Wuhan University, 430072 Wuhan, Hubei, China) ,  Li Xiaohong (School of Materials Science and Engineering, Southeast University, 211189 Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhang Jun (Key Laboratory of Hydraulic Machinery Transients, Ministry of Education, School of Power and Mechanical Engineering, Wuhan University, 430072 Wuhan, Hubei, China) ,  Xue Zhixiang (Key Laboratory of Hydraulic Machinery Transients, Ministry of Education, School of Power and Mechanical Engineering, Wuhan University, 430072 Wuhan, Hubei, China) ,  Cao Jiancheng (Key Laboratory of Hydraulic Machinery Transients, Ministry of Education, School of Power and Mechanical Engineering, Wuhan University, 430072 Wuhan, Hubei, China)
資料名： Ultrasonics  (Ultrasonics)
巻： 117  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： C0379B  ISSN： 0041-624X  CODEN： ULTRA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,粗粒材料の超音波検出における欠陥の存在を調べるジレンマを扱うことを目指した。このような場合,欠陥エコーは,複雑な粗い粒子散乱,すなわち,結晶粒雑音から生じる強い雑音バックグラウンドで所有できる。この目的のために,基本的統計解析と一連の機械学習アルゴリズムを組み合わせた汚染測定からの革新的信号再構成法を開発した。提案方法は,単一信号だけによって提供される情報の限界を避けて,粒子ノイズから望ましい信号を区別するために,多数の生信号から豊富な情報を分析する。クラスタリングアルゴリズムを通して類似の信号を収集して,次に,これらの類似信号を雑音除去オートエンコーダに入力して,粒子雑音を抑えることにより,この技術を達成した。粗い等軸結晶粒を有する鋳放しステンレス鋼試料から得られた超音波信号,添加物製造によって作製された比較的均一なデンドライトを有するステンレス鋼試料,および種々の位置での粒径の変化を有する不均一柱状結晶粒を有するステンレス鋼溶接を,首尾よく採用した。雑音除去性能に及ぼす材料微細構造とプローブ周波数の影響を詳細に調査した。これに基づいて,提案した方法を欠陥検出に適用した。欠陥が十分に明らかにされた提案方法によって,Dessired Aスキャン結果とBスキャンイメージングを達成した。実験結果は,開発した方法論が,従来の技術に関して,特にノイズが望ましい信号とほとんど同じ場合において,欠陥検出のための安定した優れた性能と優れた雑音除去能力を有することを示した。Copyright 2021 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： 雑音 ,  散乱 ,  *超音波 ,  ステンレス鋼 ,  粒径 ,  樹枝状結晶 ,  故障検出 ,  *結晶粒 ,  柱状晶 ,  鋳放し ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  雑音除去
準シソーラス用語： 信号再構成 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 穀物騒音 ,  超音波試験 ,  信号再構成 ,  機械学習 ,  クラスタリングアルゴリズム

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  解析 ,  結晶粒 ,  音波信号 ,  増強