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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳旭仁
研究生(外文):Chen, Hsu Jen
論文名稱:發展以混合數值法及類神經網路於非破壞檢測之應用
論文名稱(外文):The Development of employing Numerical Method and Artificial Neural Network in the Application of Nondestructive Evaluation
指導教授:宋見春, 劉紹文
指導教授(外文):Sung,J.C, Liu,S.W.
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:土木工程研究所
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:142
中文關鍵詞:混合法類神經網路非破壞檢測
外文關鍵詞:Hybrid MethodArtificial Neural NetworkNDE
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本文旨在利用混合數值法探討二維半無窮域之單層均質介質中內含異
質物及內含孔洞瑕疵對表面衝擊波之散射現象,並將倒傳遞類神經網路(
back-propagation neural network)應用於相關正問題之分析與判別。主
要的內容包括兩部份: 第一部份是正問題(direct problem),對於一
固定衝擊波的作用點位置,而改變其內含異質物之材料性質或種類,利用
邊界積分表示法配合有限元素法之混合法(hybrid method)解出各種不同
參數問題之頻率域解,有限元素法應用於孔洞附近較複雜之區域,其它區
域則以邊界積分表示法分析,然後將頻率域反應以快速傅立葉轉換(FFT)
求得時域之位移暫態反應。本文主要針對自由表面位移之時域反應做分析
研究。由結果顯示吾人可以很容易地觀測及了解表面衝擊波在單層均質介
質中內含孔洞與單層介質中內含異質物之傳播以及遇到孔洞或異質物所產
生之複雜散射現象。 第二部份是反問題(inverse problem),首先以
第一部份之研究範例為主要架構,將各種不同問題範例之自由表面位移訊
號經過分析及處理後,擷取特性參數,作為類神經網路之輸入。然後以訓
練範例來訓練類神經網路,最後以測試範例來測試訓練完成之類神經網路
,推測介質中之內含異質物的種類、孔洞大小與位置,並找出最佳的相關
網路參數與架構。比較推測結果與正確結果,探討此網路的可行性與精確
性。因此本研究在破壞力學及非破壞檢測(NDT)方面之應用均深具意義。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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