Application of neural networks to the inspection of railroad rail
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Die Anwendung neuronaler Netze für die Ultraschallprüfung von Schienen gliedert sich in eine Trainingsphase und in eine Anwendungsphase. Die Wandler befinden sich in 2 Rädern über jeder Schiene. Über die mit Koppelflüssigkeit gefüllten Räder werden Ultraschallwellen unter verschiedenen Winkeln in die Schienen gesendet. Für das Training lagen Schienen mit 9 unterschiedlichen Fehlertypen vor. Das Netz besteht aus einer Eingangs- und einer Ausgangsschicht sowie aus 4 verborgenen Schichten. Die Zahl der Eingangsknoten hängt von der Fensterbreite ab und beträgt hier 112. Für den Prüffall beträgt die Zahl der Knoten in der Ausgangsschicht 9. Von 12 Prüffällen wurde bei 10 Fällen ein 100 % Fehlernachweis, in den beiden anderen Fällen ein Nachweis von 83 % und 93 % erreicht. Die Fehleralarmrate bei fehlerfreien Schienen war aber noch zu hoch. Hierzu sollen weitere Entwicklungen erfolgen. (Tietz, H.-D.)
Dokumentinformationen
Application of neural networks to the inspection of railroad rail
Anwendung neuronaler Netze zur Prüfung von Eisenbahnschienen
1999
8 Seiten, 6 Bilder, 5 Tabellen, 4 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Englisch
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