文献

J-GLOBAL ID：202102275021838629   整理番号：21A1144665

ニューラルネットワークを用いたアンカーロッド中の故障を検出するための電磁マルチパラメータ戦略【JST・京大機械翻訳】

An electromagnetic multi-parameter strategy to detect faults in anchor rods using neural networks

著者 (10件)： Barbosa D. C. P. (Universidade Federal de Pernambuco,Recife,Brazil) ,  de Medeiros L. H. A. (Universidade Federal de Pernambuco,Recife,Brazil) ,  de Melo M. T. (Universidade Federal de Pernambuco,Recife,Brazil) ,  Lourenco Novo L. R. G. S. (Universidade Federal de Pernambuco,Recife,Brazil) ,  Coutinho M. S. (Universidade Federal de Pernambuco,Recife,Brazil) ,  Alves M. M. (Universidade Federal de Pernambuco,Recife,Brazil) ,  dos Santos R. G. M. (Universidade Federal de Pernambuco,Recife,Brazil) ,  Tarrago V. L. (Universidade Federal de Pernambuco,Recife,Brazil) ,  Lott Neto H. B. D. T. (Sistemas de Transmissao Nordeste,Recife,Brazil) ,  Gama P. H. R. P. (Instituto Avanc,ado de Tecnologia e Inovac,ao,Recife,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IMOC  ページ： 1-3  発行年： 2019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： ネットワークパラメータは,高周波波が伝播する媒質の構成に関する情報を輸送できる。本論文では,この特性を利用して,guyed塔のアンカーロッドにおける腐食を検出する非破壊システムを設計した。化合物データベースを,正常および故障棒例に対して,シミュレーションおよび測定パラメータリターン損失,入力インピーダンスおよび電圧定在波比によって構築した。人工ニューラルネットワークを用いて,データの根底にある特性を捉え,物理的モデルを必要とせずに,これらのパラメータとロッド中の腐食の存在の間の関係を確立した。実験結果は,マルチパラメータ戦略の革新的利用が高精度を達成して,システムの検出能力を強化することを示した。Copyright 2021 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： 入力インピーダンス ,  *故障 ,  *ニューラルネットワーク ,  HF【周波数】 ,  媒質 ,  塔状構造物 ,  VSWR
準シソーラス用語： 高精度 ,  ネットワークパラメータ ,  化合物データベース , 【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 (5件)： ニューラルネットワーク ,  故障 ,  マルチ ,  パラメータ ,  戦略