|
|
Aplikace časových profilů při lokalizaci zdrojů AE pomocí neuronových sítí
Chlada, Milan ; Blaháček, Michal ; Převorovský, Zdeněk
V současné době představují lokalizační procedury využívající umělé neuronové sítě (ANN) vysoce efektivní alternativu ke klasickým triangulačním algoritmům. Možnosti jejich aplikace jsou však z různých důvodů omezené. Hlavním problémem bývá především sběr dostatečného množství reprezentativních tréninkových dat spolu s nepřenositelností konkrétní naučené sítě na jinou úlohu. Jako řešení obou problémů byla v poslední době navržena metoda na bázi ANN, využívající tzv. časové profily. Tento nový způsob charakterizace časů příchodů signálů umožňuje učení ANN na numerických modelech a následnou aplikaci na reálných konstrukcích různých měřítek a materiálů. V příspěvku je tato nová metoda demonstrována na experimentálních datech získaných při zatěžování složité součásti letecké konstrukce a je diskutován její významný přínos pro rozšíření aplikačních možností ANN.
|
|
|
Lokalizace zdrojů akustické emise pomocí neuronových sítí na základě časových profilů
Chlada, Milan ; Blaháček, Michal ; Převorovský, Zdeněk
Primárním požadavkem analýzy akustické emise (AE) a následného vyhodnocování mechanismu poruchy je dostatečně přesné určení polohy emisních zdrojů. V současné době představují lokalizační procedury využívající umělé neuronové sítě (ANN) vysoce efektivní alternativu ke klasickým triangulačním algoritmům. Možnosti jejich aplikace jsou však z různých důvodů omezené. Hlavním problémem bývá především sběr dostatečného množství reprezentativních tréninkových dat spolu s nepřenositelností konkrétní naučené sítě na jinou úlohu. Jako řešení obou problémů byla v poslední době navržena metoda na bázi ANN, využívající tzv. časové profily. Tento nový způsob charakterizace časů příchodů signálů umožňuje učení ANN na numerických modelech a následnou aplikaci na reálných konstrukcích různých měřítek a materiálů, což představuje významné rozšíření aplikačních možností neuronových sítí. Nová metoda je demonstrována na experimentálních datech získaných při pen-testech na ocelové desce a jsou diskutovány její významné přínosy v praxi.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Optimalizace architektury neuronových sítí pro rozpoznávání zdrojů akustické emise
Chlada, Milan ; Blaháček, Michal ; Převorovský, Zdeněk
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.
|
|
|
Vybrane vlastnosti atributy anotovanych dat
Řimnáč, Martin
Příspěvěk porovnává vlasnosti učení a dotazování v případě, že vstupní data jsou anotována pomocí atributů, nebo tato anotace není přístupná. Anotování hodnot pomocí atributů umužňuje popsat vztahy obecně platné na této úrovni; tyto vztahy pak mohou posloužit pro nepřímý popis sémantiky dat. Na základě porovnání navrhuje hybridní metodu pokrývající přednosti obou přístupů.
|
|
| |
|
| |
host ::
RSS.