Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/97358
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Lưu, Thanh Tùng | - |
dc.contributor.author | Lê, Quý Phương | - |
dc.contributor.author | Nguyễn, Đức Thiên Ân | - |
dc.contributor.author | Đặng, Long Khang Huy | - |
dc.date.accessioned | 2024-03-07T13:51:33Z | - |
dc.date.available | 2024-03-07T13:51:33Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.issn | 2615-9910 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/97358 | - |
dc.description.abstract | Trong lĩnh vực bảo trì và bảo dưỡng, việc tiến hành khảo sát và điều tra để xác định và phân tích các hư hỏng đóng vai trò quan trọng trong quá trình sản xuất. Gần đây, đã có một lượng lớn nghiên cứu về các kỹ thuật phát hiện bất thường nhằm tránh các hạn chế liên quan đến chi phí và nhãn dữ liệu. Do đó. chúng tôi đề xuất sử dụng một phương pháp học máy không giám sát được biết đến là Variational AutoEncoder (VAE) để chẩn đoán các hư hỏng của dầm, một chi tiết cơ bản trong lĩnh vực cơ khí. Bằng cách tiến hành thực nghiệm trên các mô hình dầm, chúng tôi có thể đánh giá và biểu diễn các hư hỏng một cách hiệu quả trong không gian tiềm án. Qua đó, nghiên cứu này đã cho thấy tính hiệu quả và khả thi của không gian ẩn trong mô hình VAE, có thể ứng dụng với nhiều loại hư hỏng và nhiều chi tiết khác trong công nghiệp. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.relation.ispartofseries | Tạp chí Cơ khí Việt Nam;Số 306 .- Tr.158-162 | - |
dc.subject | Hư hỏng của dầm | vi_VN |
dc.subject | Nhận diện bất thường | vi_VN |
dc.subject | Variational Autoencoder | vi_VN |
dc.subject | Không gian tiềm ẩn | vi_VN |
dc.title | Nghiên cứu nhận diện hư hỏng bất thường trong dầm thép bằng Variational Autoencoder (VAE) = Study on anomaly detection of steel beam using Variational Autoencoder (VAE) | vi_VN |
dc.type | Article | vi_VN |
Appears in Collections: | Cơ khí Việt Nam |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 2.39 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.133.148.216 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.