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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Source Location of Acoustic Emission for Anisotropic Material Utilizing Artificial Intelligence (WCCM2019)

verfasst von : Y. Mizutani, N. Inagaki, K. R. Kholish, Q. Zhu, A. Todoroki

Erschienen in: Advances in Condition Monitoring and Structural Health Monitoring

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

AE testing (AT) is one of the nondestructive inspection methods using elastic waves (AE) generated by cracks or deformation of materials. The location of sources of AE is determined by arrival time differences to the AE sensors attached on the structures (AE source location). In this study, only one three-axis accelerometer is used for two-dimensional source location on anisotropic thin plate as an alternative to attaching a number of general AE sensors to the plate. As a result, arrival time differences that required for traditional AE source location algorighm cannot be obtained. Convolution neural network (CNN) which is one of the AI is utlilized to realize source location in this study. Even used only one accelerometer, source location accuracy is better than that by using a number of AE sensors.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Kurokawa Y, Mizutani Y, Mayuzumi M (2005) Real-time executing source location system applicable to anisotropic thin structures. J Acoustic Emission 23:224–232 Kurokawa Y, Mizutani Y, Mayuzumi M (2005) Real-time executing source location system applicable to anisotropic thin structures. J Acoustic Emission 23:224–232
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Zurück zum Zitat Tsuchida F, Mizutani Y, Todoroki A (2018) Zone location and classification of AE source by AI. In: Proceeding of 24th international acoustic emission symposium, Sapporo, Japan, 5–9 November 2018, pp 291–296 Tsuchida F, Mizutani Y, Todoroki A (2018) Zone location and classification of AE source by AI. In: Proceeding of 24th international acoustic emission symposium, Sapporo, Japan, 5–9 November 2018, pp 291–296
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Zurück zum Zitat LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, Haffner P (1998) Gradient-based learning applied to document recognition. In: Proceedings of the IEEE, November 1998. LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, Haffner P (1998) Gradient-based learning applied to document recognition. In: Proceedings of the IEEE, November 1998.
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Zurück zum Zitat LeCun Y, Bengio Y, Hinton G (2015) Deep learning. Nature 521:436–444 LeCun Y, Bengio Y, Hinton G (2015) Deep learning. Nature 521:436–444
Metadaten
Titel
Source Location of Acoustic Emission for Anisotropic Material Utilizing Artificial Intelligence (WCCM2019)
verfasst von
Y. Mizutani
N. Inagaki
K. R. Kholish
Q. Zhu
A. Todoroki
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-9199-0_54

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    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.