機能評価部門
大阪大学
接合科学研究所
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関数の自由度の高いニューラルネットワークシステムと統計的概念を持つベイズ推定を組み合わせにより従来不可能であった誤差の評価を可能にした手法を用いて、サブマージアーク溶接した継手の機械的特性(硬さ,引張強度)に及ぼす種々の溶接条件の影響を予測した。本システムにより、任意の条件における特性を短時間で予測できるとともに、実験的には不可能な「独立した一つのファクターの影響」を調べることが可能なった。また、エラーバーの大きさはトレーニングに使用したデータに依存し、データ量が不足している実験条件やバラ付きの大きい実験条件では大きく出力される。このように、本システムはこれまでにない高い信頼性を有し、国内外から高い評価を得ている。
1.ニューラルネットワークシステムによる溶接部の特性および経年変化の予測