直流電位差法とニューラルネットワークによる欠陥同定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-011

グループ名: 【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集

発行日: 2002/03/26

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

著者名: 加島 和久(関西大学),東野 洋之(関西大学),原 武久(関西大学)

著者名(英語): Kazuhisa Kashima(Kansai University),Hiroyuki Higashino(Kansai University),Takehisa Hara(Kansai University)

キーワード: 非破壊診断|直流電位差法|境界要素法|ニューラルネットワーク

要約(日本語): 構造物の安全性の確保の手段として非破壊診断は有効であるが、特に金属の様な導電性の高い材質に関しては電位差を用いた手法が効果的である。筆者らは測定装置の作成が容易であり、比較的測定精度の高い直流電位差法を用いてSUS304を対象とした欠陥の位置、長さ、角度の判定を試みた。診断手法にはニューラルネットワークを用いた。この手法は一旦学習を行えば単純な積和演算のみで判定を行えるため、診断対象の電位分布を入力後に瞬時に判定結果を得られるという利点がある。教師データには境界要素法による数値解を用いた。この診断手法によって実測データから十分な判定結果を得ることができた。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 134 Kバイト