Kernel SOMによる燃料電池の視覚的損傷評価

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著者

抄録

<p>高発電効率・低公害のエネルギー変換器として注目されている燃料電池であるが,長期安定運転に向けて物理的劣化状況の把握は重要課題のひとつである.本研究では,専門家の損傷評価支援を目的として,自己組織化マップ(SOM)を応用した方法により,大量かつ多様な損傷事象信号の系列から損傷過程を可視化すると共に,損傷事象の共起関係から構成部材間の機械的影響関係の推定を行った.</p>

収録刊行物

  • 人工知能学会全国大会論文集

    人工知能学会全国大会論文集 JSAI2011(0), 3H1OS68-3H1OS68, 2011

    一般社団法人 人工知能学会

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