ニューラルネットワークによる鋳鉄の摩擦圧接部の非破壊評価(G03-2 き裂・破壊,G03 材料力学)
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概要
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This paper describes non-destructive evaluation by means of the ultrasonic inspection of the frictional welding in cast iron using a neural network. Specimens altering the frictional welding condition were carried out to the inspection. Feature extracted waveforms in terms of the reflected echo from frictional welding location were learned and classified by the neural network. It was concluded that discriminations of frictional welding condition were possible by the proposed approach.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2004-09-04
著者
-
小池 卓二
電通大
-
本間 恭二
電通大
-
村上 小百合
電通大
-
本間 恭二
電気通信大学
-
小方 智寿
日立金属(株)
-
武藤 光広
電通大院
-
関口 謙一郎
日立金属
-
野中 雅允
電通大院
-
小方 智寿
日立金属
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