F-0629 学習ベクトル量子化ニューラルネットワークを用いた構造同定(J18-1 ITによる設計支援環境)(J18 21世紀のITとモノづくり)
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概要
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The Learning Vector Quantization (LVQ) neural network is applied to the defect identification problem for structures, which is important when constructing the mathematical model of structures. In this study the eigenmodes of a plate obtained from FEM and the location of the defect contained in that plate are used as the training deta for neural network and by giving the unlearned input data to the trained network the position of the defect is identified. As a result the better accuracy is obtained compared to the case obtained by the backpropagation neural network commonly used in the various papers.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2001-08-22
著者
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