Analiza danych z badań emisji akustycznej jest zadaniem trudnym. Mając odpowiednią wiedzę i narzędzia można ten proces zautomatyzować. Dowiedz się, jak dzięki uczeniu maszynowemu, subtelne różnice między sygnaturami źródeł emisji akustycznej mogą być wykryte i sklasyfikowane.
Automatyzacja identyfikacji sygnałów w dziedzinie rozpoznawania mechanizmów degradacji konstrukcji technicznych i obiektów infrastruktury budowlanej, pozwoli Ci na budowę systemów wczesnego ostrzegania, w razie nadwyrężenia konstrukcji lub ostrzeże przed nadchodzącą katastrofą budowlaną. Natomiast zastosowana w pracach badawczo-rozwojowych pozwoli Ci zaoszczędzić czas, ponieważ komputer automatycznie posegreguje zebrane dane i wyświetli wynik w postaci tabeli i wykresu.
Zapisz się na bezpłatny webinar z ekspertem, podczas którego dowiesz się jak w automatyczny sposób analizować dane emisji akustycznej. Nauczysz się jak zbudować wzorzec AE i klasyfikatory w środowisku VisualClass. Na koniec prelekcji przewidziana jest sesja Q&A, w trakcie której będziesz mieć możliwość zadania pytań naszemu ekspertowi.
Najnowocześniejszą technologię zastosujesz do wykrywania m.in.:
odkształceń plastycznych, propagacji pęknięć, korozji, erozji, uderzeń lub wycieków, a także w procesie klasyfikacji i uczenia maszynowego w celu oddzielenia źródeł AE.
- Przywitanie
- krótka informacja o ekspercie: Thomas Thenikl (AT III, ISO 9712 )
- Jak możesz skorzystać z Visual Class
- przykłady zastosowań uczenia maszynowego
- Jak działa automatyczna klasyfikacja kształtu fali w VisualClass?
- akwizycja danych AE – AMSY, Linvawe, SpotWave
- zestawy danych uczących, sprawdzających i rzeczywiste
- dopasowywanie modeli w VisualClass
- Pytania i odpowiedzi
- Thomas Thenikl [Vallen Systeme]
- Dariusz Knapek [EC TEST Systems]
w webinarium
angielskim i polskim
dla uczestników
