VÝZKUM A VÝVOJ UMĚLÉ NEURONOVÉ SÍTĚ PRO SPEKTRÁLNÍ DATA
Globální výzva k určení stavu obsahu přepravních a skladovacích kontejnerů pro vysoce radioaktivní odpady (sestavy vyhořelého paliva) nabízí jako jedno z možných řešení provedení vibračních analýz a vyhodnocení vibračních odezev pomocí umělých neuronových sítí. U tohoto přístupu byla provedena pr...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | ces |
| Published: |
Technical University of Liberec
2020-06-01
|
| Series: | ACC Journal |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://acc-ern.tul.cz/archiv/PDF/ACC_2020_1_02.pdf |
| Summary: | Globální výzva k určení stavu obsahu přepravních a skladovacích kontejnerů pro vysoce
radioaktivní odpady (sestavy vyhořelého paliva) nabízí jako jedno z možných řešení
provedení vibračních analýz a vyhodnocení vibračních odezev pomocí umělých neuronových
sítí. U tohoto přístupu byla provedena první šetření. Data o vibracích jsou získána
z testovacího nastavení, které modeluje sestavy palivového jaderného úložiště a je převedeno
na frekvenční doménu pomocí Fourierovy transformace. Surová spektrální data jsou nejprve
připravena normalizací rozšířením dat a omezením frekvenčního rozsahu. Tato opatření mají
evidentně významný dopad na celkový výkon neuronových sítí. Za použití plně propojených
a konvolučních neuronových sítí se na spektrálních datech provádí klasifikace a regrese.
Ukázalo se, že klasifikace je možná s velmi vysokou přesností a regrese má velmi dobré
výsledky s možnostmi zlepšení v pozdějších fázích. Konvoluční neuronové sítě se v obou
případech jeví jako vynikající. |
|---|---|
| ISSN: | 1803-9782 2571-0613 |