Damage Detection of Refractory Based on Principle Component Analysis and Gaussian Mixture Model
المؤلفون المشاركون
Wang, Zhigang
Liu, Changming
Zhou, Di
Yang, Dan
Song, Gang-Bing
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Acoustic emission (AE) technique is a common approach to identify the damage of the refractories; however, there is a complex problem since there are as many as fifteen involved parameters, which calls for effective data processing and classification algorithms to reduce the level of complexity.
In this paper, experiments involving three-point bending tests of refractories were conducted and AE signals were collected.
A new data processing method of merging the similar parameters in the description of the damage and reducing the dimension was developed.
By means of the principle component analysis (PCA) for dimension reduction, the fifteen related parameters can be reduced to two parameters.
The parameters were the linear combinations of the fifteen original parameters and taken as the indexes for damage classification.
Based on the proposed approach, the Gaussian mixture model was integrated with the Bayesian information criterion to group the AE signals into two damage categories, which accounted for 99% of all damage.
Electronic microscope scanning of the refractories verified the two types of damage.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Changming& Zhou, Di& Wang, Zhigang& Yang, Dan& Song, Gang-Bing. 2018. Damage Detection of Refractory Based on Principle Component Analysis and Gaussian Mixture Model. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135756
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Changming…[et al.]. Damage Detection of Refractory Based on Principle Component Analysis and Gaussian Mixture Model. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135756
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Changming& Zhou, Di& Wang, Zhigang& Yang, Dan& Song, Gang-Bing. Damage Detection of Refractory Based on Principle Component Analysis and Gaussian Mixture Model. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135756
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1135756
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر