ニューラルネットワークと計算力学に基づくシステム同定の検討 : 第5報,欠陥同定における計測パラメータの選択と最少化(機械力学,計測,自動制御)
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概要
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In the research of structure damage detection, the method used computer simulation with finite element model (FEM) and LVQ neural network has been demonstrated its availability. But in practice, measurement points and measurement parameters optimization should be considered for updating the accuracy and efficiency of the detection. A method of measurement parameter selection by statistical analysis is presented in this paper, which has the ability to select the most efficient measurement parameters as the input vector to the neural network and minimize the numbers of the measurement parameters.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2002-03-25
著者
-
萩原 一郎
東京工業大学大学院理工学研究科
-
施 勤忠
(独)宇宙航空研究開発機構
-
萩原 一郎
東京工業大学理工学研究科
-
施 勤忠
東京工業大学工学部
-
蘇 翔
東京工業大学大学院
-
施勤 忠
東京工業大学工学部
-
萩原 一郎
東京工業大
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