ニューラルネットワークを利用した鋼板の腐食位置標定
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概要
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A new technique to locate a defect, combining acoustic emission and neural network, is proposed to assess the condition of the storage tank floor. Artificial acoustic emission source by means of a pencil lead break and acoustic emission source cause of corrosion in steel plate is located using neural network trained by time lag of artificial acoustic emission, P-wave, S-wave and Rayleigh wave. It turned out that artificial acoustic emission arrived at sensor is P-wave and acoustic emission course of corrosion is S-wave or Rayleigh wave. Same experiment is made on a specimen of bottom plate of real tank. As a result, corrosion source location using neural network is possible steel plate extended corrosion.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2005-07-25
著者
-
小池 卓二
電通大
-
小池 卓二
電気通信大学 電気通信工学部 知能機械工学科
-
小池 卓二
電気通信大学
-
山田 實
独立行政法人 消防研究所
-
村上 小百合
電気通信大学
-
本間 恭二
電気通信大学
-
稲葉 藍子
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
山田 實
総務省消防庁消防大学校消防研究センター
-
本間 恭二
電気通信大
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