type: misc

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en: Computational mechanics enhanced by machine learning

ja: 機械学習と計算力学

en: Journal of The Japan Society for Computational Engineering and Science

ja: 計算工学


en: Computational Engineering for Nondestructive Testing

ja: 非破壊検査と計算工学

en: 非破壊検査への計算工学の寄与について，超音波非破壊検査を対象に順解析·逆解析双方の観点から論じた．順解析の観点からは，固体内超音波伝播解析の領域分割型並列処理による高速化や計算量の削減手法を示すとともに亀裂が有る場合の並列接触解析法について述べている．逆解析の観点からは，ニューラルネットワークなどソフトコンピューティング手法とシミュレーションを融合した逆解析手法の超音波非破壊検査への応用例を示している．

en: 計算工学


en: A Quantitative NDE Using Large Scale Finite Element Solutions of Ultrasonic Wave Propagation Simulations and Neural Networks

ja: 超音波伝播シミュレーションとニューラルネットワークの融合による定量的NDE

en: 超音波非破壊検査に関して，計算力学の観点から順解析シミュレーションとニューラルネットワークによる逆解析法について述べている．順解析シミュレーションについては，並列有限要素解析による高速化手法を述べ，逆解析については階層形ニューラルネットワークと固体内超音波伝播シミュレーションを融合した逆問題解析法による欠陥同定を述べた．実際にレーザー超音波を用いた非接触·非破壊検査に本手法を適用し部材底部の欠陥のパラメータを同定した結果を示している．

en: Journal of JSNDI

ja: 非破壊検査


en: 超音波非破壊検査

ja: 超音波非破壊検査

en: 部材表面で観測される超音波波形から部材内部の欠陥を同定する超音波非破壊検査への階層形ニューラルネットワークによる逆問題解析の適用法を示した．適用例として，部材内に存在する複数個の欠陥のパラメータ同定問題に対し，複数の入射波を用いることによる欠陥パラメータ同定精度向上法や，欠陥の個数を同定する階層形ニューラルネットワークの構築法を示した．また，雑音を含んだ観測データに対するロバスト性向上方法も示した．

en: Computational Mechanics

ja: 計算力学


en: 動的有限要素法の並列コンピューティング -領域分割法による並列処理手法-

ja: 動的有限要素法の並列コンピューティング -領域分割法による並列処理手法-

en: 動的問題に対する領域分割法に基づく並列有限要素解析法の定式化と並列処理環境への実装方法を示すと共に，複数のワークステーションをネットワークで結合した並列処理環境であるワークステーションネットワークにおける性能を評価した．本解析システムは陰解法，陽解法の双方の解析に対応し，動的な負荷分散機構を備え各プロセッサの能力を十分引き出すことができるため，陰解法，陽解法ともに90%以上の非常に高い並列処理効率で大規模な問題を高速に解けることを示した．

en: コンピュートロール

ja: コンピュートロール