The Use of FFANN for Crack Identification of Francis Turbine Runner, Ratgeber von Loay George, Raza Saeed

Das Buch "The Use of FFANN for Crack Identification of Francis Turbine Runner" bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Feed Forward Artificial Neural Networks (FFANN) zur Identifizierung von Rissen in Francis-Turbinenläufern. Es werden verschiedene Anordnungen von FFANN analysiert, um die optimale Topologie zu bestimmen, die eine akzeptable Genauigkeit bei der Identifikation von Rissen gewährleistet. Der Autor beschreibt die Anpassung des Backpropagation-Trainingsalgorithmus zur Schulung der Netzwerke und untersucht FFANNs mit ein und zwei versteckten Schichten sowie unterschiedlichen Neuronenzahlen. Die Ergebnisse werden anhand von Korrelationskoeffizienten und mittlerem quadratischen Fehler bewertet. Zudem wird die Leistung der FFANNs durch Tests mit unterschiedlichen Eingabedaten analysiert, wobei die Herausforderungen von übermässigen Eingabedaten und deren Auswirkungen auf die Trainingszeit und Stabilität des Modells thematisiert werden. Um diese Probleme zu adressieren, werden verschiedene Datenreduzierungstechniken vorgestellt, die zur Erreichung eines akzeptablen Reduktionsniveaus beitragen. Die Simulationen werden mithilfe von MATLAB durchgeführt.