ニューラルネットワークを用いた直流電位差法による欠陥位置同定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-010

グループ名: 【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集

発行日: 2001/03/21

タイトル(英語): DC Potential Non-Destructive Testing using　Neural Network

著者名: 坂下 泰史(関西大学),加島 和久(関西大学),山本 博一(関西大学),原 武久(関西大学)

著者名(英語): Yasushi Sakashita(Kansai University),Kazuhisa Kashima(Kansai University),Hirokazu Yamamoto(Kansai University),Takehisa Hara(Kansai University)

キーワード: 非破壊検査|ニューラルネットワーク|直流電位差法|有限要素法

要約(日本語): 非破壊検査の一つである直流電位差法は試料に直流電流を通電し、その試料表面の電位分布から欠陥の位置、形状を同定する方法である。本報告では、200mmx200mmの導体板試料表面の欠陥を同定することを試みた。診断手法としてはニューラルネットワーク（以下NN）を用いた。NNは生物の脳を数学的に模擬したものであり、多くのデータを学習させることで未学習のデータでも汎化能力により妥当な出力を得ることができる。本報告ではNNを直流電位差法に適用して欠陥同定を行った。また、有限要素法による電位解析より求めた電位情報でNN

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 94 Kバイト