Damage detection on crates of beverages by artificial neural networks trained with finite-element data

Joerg Zacharias; Christoph Hartmann; Antonio Delgado

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Damage detection on crates of beverages by artificial neural networks trained with finite-element data

机译：通过用有限元数据训练的人工神经网络对饮料箱进行损伤检测

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Recognition of representative damages on returnable crates of beverages is carried out by an artificial neural network (ANN) trained exclusively with frequency response spectra from finite-element simulations. Finite-element mode shape analysis implies that two sensors are sufficient for successful damage recognition. Amongst three topologies, a loose coupling of two ANN yields best recognition results, each processing data from one sensor. Out of 91 experimental recordings 65 of 66 data sets representing twenty damage types are recognised. The classification fails for some data sets of intact crates, due to experimental conditions not accounted for in the finite-element simulation.

机译：饮料可回收包装箱上的代表性损坏的识别是通过人工神经网络（ANN）进行的，该人工神经网络专门训练了有限元模拟的频率响应谱。有限元模式形状分析意味着两个传感器足以成功识别损伤。在三种拓扑中，两个ANN的松耦合产生最佳识别结果，每个拓扑都处理来自一个传感器的数据。在91个实验记录中，代表20种损坏类型的66个数据集中有65个被识别。对于某些完整包装箱数据集的分类失败，原因是有限元模拟中未考虑实验条件。

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来源
《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》 |2004年第8期|p.561-574|共14页
作者
Joerg Zacharias; Christoph Hartmann; Antonio Delgado;
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作者单位

Technische Universitaet Muenchen, Weihenstephaner Steig 23, D-85350 Freising, Germany;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化基础理论;工程基础科学;
关键词
damage recognition; artificial neural network; vibration analysis; finite-element simulation; experiment;

机译：损伤识别人工神经网络振动分析有限元模拟实验;

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