航空機内の亀裂診断の精度を向上させる方法!【AI論文】

   

航空機はその開発と運用に大きなコストがかかるために、一機ごとの丁寧なメンテナンスが欠かせない。しかし、従来の”亀裂診断(機体の破損を診断する手法)”には、正確性の観点で課題が多い。

そこで中国にある南京航空航天大学のLiang Xuら研究者は、畳み込みニューラルネットワークという手法を用いて、その精度を上げる試みを行なったようだ。

その研究のポイントはこうだ。

✔️ 疲労亀裂診断(FCD)は、航空機、風力タービン、橋梁、原子力発電所の安全のために必要であり、ガイドウェーブ(GW)法で行うことができる。

✔️ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN、ディープラーニング)が、不確実性の影響下でFCDを実行するために使用された。

✔️ CNNメソッドは、86%を超える精度で従来の手法を上回った。

では、詳細を見てみよう。

不確実性

続きを読むには無料会員登録が必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

業界ごとに記事を読む

さらに学ぼう!

PAGE TOP