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J-GLOBAL ID：202202221237214397   整理番号：22A1049277

板におけるガイド波ベース損傷局所化のためのディープメトリック学習によるモデリングと実験データの効果的組合せ【JST・京大機械翻訳】

Effective combination of modeling and experimental data with deep metric learning for guided wave-based damage localization in plates

著者 (4件)： Zhang Shengyuan (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong) ,  Li Chun Min (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong) ,  Yang Jinglei (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong) ,  Ye Wenjing (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 172  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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： データ駆動法は誘導波ベース損傷局所化のための有望なアプローチとして浮上している。この方法の成功は訓練データの量と質に大きく依存した。モデリング訓練データは入手が容易であり,豊富なが,バイアスモデルパラメータと実験的不確実性が考慮されていない。実験訓練データは,高いコストと低いアクセシビリティのため,現実的であるが,スキャン性である。この問題に取り組むために,本研究では,十分な訓練データを収集し,教師つき方法でモデリング誤差と実験ノイズに不変のマッピング関数を学習し,位置決め精度を改善するために,両方のタイプのデータを利用した。特に,深い計量学習をハイブリッドデータ上で行い,距離メトリックを同定し,それに基づいて,2組のデータ間の不一致が最小化され,即ち,距離メトリックが,モデリング誤差と実験ノイズによって引き起こされる超フルーフルな変動に鈍感である。次に,距離計量,カーネル回帰に依存する代表的ノンパラメトリック回帰アルゴリズムを用いて,損傷位置を予測した。提案した方法の性能を,板の損傷局所化で実証し,いくつかの他のデータ駆動法と比較した。結果は,提案した方式が,損傷局所化のためのデータ駆動方式におけるラベル付き訓練データの不足を克服する一般的戦略として役立つことを示した。11と本論文に関連するコードは,https://github.com/amazingheart/TensorFlow-implementation-of-deep-metric-learningで見つけることができる。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  雑音 ,  *学習 ,  データ ,  不確実性 ,  ノンパラメトリック法 ,  *モデリング ,  逆問題 ,  *損傷
準シソーラス用語： 訓練データ ,  モデルパラメータ ,  局在化 ,  *ホップ数 ,  データ駆動 ,  カーネル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ駆動法 ,  ガイド波 ,  逆問題 ,  計量学習 ,  構造ヘルスモニタリング

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  構造力学一般  (HD01000X)

タイトルに関連する用語 (7件)： ガイド波 ,  損傷 ,  局所化 ,  学習 ,  モデリング ,  実験データ ,  組合せ