衝撃音の振動固有周波数解析のためのニューラルネットワークモデル(<特集>「脳・認知科学」及び一般)
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概要
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材料の特性を十分に活用した構造設計を行うために,材料の振動から弾性定数を推定する方法が提案された.それらの特性を推定するためには,振動を正確にモデル化することが必要である.従来,振動の解析には,フーリエ変換に基づく周波数解析や,短時間フーリエ変換に基づく時間周波数解析法が用いられてきた.一方,近年ではニューラルネットワークが,信号源をモデル化するのに使用されてきている.多層型ニューラルネットワークは,誤差逆伝搬法によって適応的に信号源をモデル化する.本研究では振動固有周波数解析のために新しいネットワークを提案し,自己回帰モデルやリカレントネットワークを比較して,有効性を確認する.提案するニューラルネットワークによって振動のモデル化を行い,各振動成分の周波数と振幅を荷重で表現し,それらを修正することによって,振動の各成分を推定する.提案するニューラルネットワークモデルを使用して,振動波形を再構成し,実際のセラミックス複合材料の振動波形を用いて比較を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-01-20
著者
-
小川 毅彦
拓殖大学工学部電子システム工学科
-
金田 一
拓殖大学工学部電子システム工学科
-
金田 一
拓殖大学大学院電子情報工学専攻
-
細谷 謙次
拓殖大学工学研究科
-
金田 一
拓殖大学工学部
-
金田 一
拓殖大学大学院工学研究科
-
小川 毅彦
拓殖大学大学院工学研究科
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