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  1. 30 理工学研究科・理工学部(含:旧鉱山・工学資源学部)
  2. 30C 本学関連学会刊行誌
  3. 30C2a International Journal of the Society of Materials Engineering for Resources
  4. Vol. 10 No. 1 (30C2a)

Computational Inverse Techniques for Material Characterization Using Dynamic Response

http://hdl.handle.net/10295/741
http://hdl.handle.net/10295/741
ae54b954-b75d-4d7d-81cb-462cff415428
名前 / ファイル ライセンス アクション
ijsmer10-1d.pdf ijsmer10-1d.pdf (1.0 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2008-03-28
タイトル
タイトル Computational Inverse Techniques for Material Characterization Using Dynamic Response
言語 en
言語
言語 eng
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Inverse problem
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Material characterization
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Dynamic response
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 journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
作成者 Liu, G.R.

× Liu, G.R.

en Liu, G.R.

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Han, X

× Han, X

en Han, X

Search repository
Ohyoshi, T

× Ohyoshi, T

en Ohyoshi, T

Search repository
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Computational inverse techniques are presented for inverse problems in the areas of material characterization using dynamic response in anisotropic inhomogeneous plates. In these techniques, the inverse problems are formulated into parameter identification problems, in which a set of parameters corresponding to the characteristics of material property can be found by minimizing error functions formulated using the measured displacement responses and that computed using forward solvers based on projected candidates of parameters. The forward solvers used in this work are the hybrid numerical method (HNM) and the finite element method (FEM). The HNM has been proven very effective for transient wave response analysis. The high efficiency of these two forward solvers paves the way for the inverse procedure to solve the inverse problems using waves. Three types of optimization algorithms: nonlinear least square method, evolutional method (genetic algorithm), and their combined method, as well as an identification technique: artificial intelligence method (neural network), are employed as the inverse procedure. Several application examples are presented. It is demonstrated in this work that these inverse problems in material characterization can be solved to a desired accuracy with high efficiency through innovative use of advanced computational techniques.
言語 en
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
書誌情報 en : International Journal of the Society of Materials Engineering for Resources

巻 10, 号 1, p. 26-33, 発行日 2002-03-01
収録物識別子
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 13479725
収録物識別子
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1095475X
出版者
出版者 The Society of Materilas Engineering for resources of Japan
言語 en
関連情報
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.5188/ijsmer.10.26
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Ver.1 2023-07-25 10:46:31.129664
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