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  1. 紀要(神奈川工科大学研究報告)
  2. B 理工学編
  3. 第21号-第30号(1996年度-2005年度)
  4. 第24号

遺伝的アルゴリズムを用いた構造同定

https://doi.org/10.34411/00000864
https://doi.org/10.34411/00000864
33396a32-a66b-4ee2-8556-a924608919d7
名前 / ファイル ライセンス アクション
kkb-024-001.pdf kkb-024-001.pdf (2.3 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2022-07-25
タイトル
タイトル 遺伝的アルゴリズムを用いた構造同定
言語 ja
タイトル
タイトル Structural Identification Using Genetic Algorithm
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Structural Identification
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Genetic Algorithm
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Neural Network
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.34411/00000864
ID登録タイプ JaLC
著者 小机, わかえ

× 小机, わかえ

ja 小机, わかえ

en Kozukue, Wakae

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宮地, 秀征

× 宮地, 秀征

ja 宮地, 秀征

en Miyaji, Hideyuki

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加藤, 究

× 加藤, 究

ja 加藤, 究

en Kato, Kiwamu

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浜島, 安男

× 浜島, 安男

ja 浜島, 安男

en Hamajima, Yasuo

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The combined method of Genetic Algorithm (GA) and neural network (NN) is applied to the defect identification problem for structures. As for NN, the most frequently used multilayer network and backpropagation algorithm are adopted. GA is utilized for minimization of the error function in backpropagation algorithm. For a simple plate structure, by using lower eigenmodes obtained from the finite element model, the identification of the defect element which has different value of Young's modulus from other elements is shown to be possible to some degree.
言語 en
書誌情報 神奈川工科大学研究報告.B,理工学編

巻 24, p. 1-5, 発行日 2000-03-20
出版者
出版者 神奈川工科大学
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 09161902
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10074179
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 12:50:29.791851
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