階層型ニューラルネットワークとき裂進展解析によるクラックアレスター位置の推定
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概要
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This paper describes the application of a hierarchical neural network to the positioning of crack arrester with the crack propagation analysis. The present method has three steps. Firstly, crack propagation analyses are performed to assemble the data for neural network learning. Secondly, the neural network is learned using the back-propagation method and the assembled data above. Finally, the positioning of crack arrester is done using the learned neural network. The result shows that the proposed method can predict the exact position of crack arrester more than 97% cases.
- 2010-03-25
著者
-
尾崎 弘明
東洋大学大学院工学研究科
-
中林 靖
東洋大学総合情報学部
-
矢川 元基
東洋大学計算力学研究センター
-
金 永鎮
成均館大学校工科大学院機械工学部
-
矢川 元基
東大工
-
矢川 元基
東洋大学大学院工学研究科
-
矢川 元基
東大院工
-
矢川 元基
東洋大 計算力学研究セ
-
尾崎 弘明
東洋大学大学院
-
矢川 元基
東京大学大学院工学系研究科システム量子力学専攻
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