Original title:
Optimalizace architektury neuronových sítí pro rozpoznávání zdrojů akustické emise
Translated title:
Architecture optimization of acoustic emission source recognition neural networks
Authors:
Chlada, Milan ; Blaháček, Michal ; Převorovský, Zdeněk Document type: Papers Conference/Event: DEFEKTOSKOPIE 2007 /37./, Praha (CZ), 2007-11-07 / 2007-11-09
Year:
2007
Language:
cze Abstract:
[cze][eng] V příspěvku je popsána a diskutována metoda rozpoznávání kombinace tří modelových emisních zdrojů buzených v reálné letecké konstrukci. Při optimalizaci zpětného odhadu jejich poměrného zastoupení ve zdrojové funkci naměřeného a zparametrizovaného signálu akustické emise byly určeny umělé neuronové sítě různých architektur. Následná citlivostní anylýza těchto sítí umožnila cílenou redukci vstupů až na minimum parametrů potřebných pro spolehlivý odhad poměrného zastoupení modelových zdrojů v budícím ultrazvukovém pulzu.In the contribution, the acoustic emission model source recognition method is described and discussed. Weighted combinations of tree model pulses were excited in aircraft structure. For the original weight estimation, various artificial neural networks were tested. Within the architecture optimization, the sensitivity analysis of trained networks enabled targeted inputs reduction towards the minimal number of parameters needed for reliable model sources apportionment estimation.
Keywords:
acoustic emission; architecture optimization; neural networks Project no.: CEZ:AV0Z20760514 (CEP), GA101/07/1518 (CEP), FT-TA/026 (CEP) Funding provider: GA ČR, GA MPO Host item entry: DEFEKTOSKOPIE 2007, ISBN 978-80-214-3504-9
Institution: Institute of Thermomechanics AS ČR
(web)
Document availability information: Fulltext is available at the institute of the Academy of Sciences. Original record: http://hdl.handle.net/11104/0153143