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dc.contributor.authorOukacine, Nacima
dc.date.accessioned2017-03-23T13:33:07Z
dc.date.available2017-03-23T13:33:07Z
dc.date.issued2012-07-03
dc.identifier.citationOption : Entraînements électriquesen
dc.identifier.otherMAG.ETH.73-12
dc.identifier.urihttps://dl.ummto.dz/handle/ummto/611
dc.description107 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractDans ce présent travail nous avons implémenté les réseaux de neurone, pour la reconstitution de défaut en évaluation non destructive. Et cela en se basant sur des résultats obtenus dans un contrôle non destructif par courant de Foucault. Ce choix est motivé par la capacité des réseaux de neurones de modéliser aussi bien de façon linéaire que non linéaire, les relations entre les données présentées à son entrée et les sorties désirées. Le réel pouvoir des réseaux de neurones réside dans leur capacité d’apprendre ces relations directement à partir des données modélisées. Le développement de cette approche neuronal a été fondé sur deux étapes, dans la première il s’agissait de proposer une architecture optimale des réseaux, et de régler les paramètres du réseau à savoir, le nombre de neurones dans la couche cachée ainsi que les fonctions d’activation de ces derniers, cette étape devrait se faire soigneusement. La deuxième, le choix de l’algorithme d’apprentissage, ainsi que le taux d’apprentissage. Enfin nous avons mis en oeuvre le réseau, ensuite nous avons procédés au test et à la généralisation. En exploitant les résultats expérimentaux et ceux calculés par la méthode des éléments finis, nous avons pu à l’aide des réseaux développés dans cette partie ; de reconstituer et d’évaluer des profondeurs de 20%,40% et 60% de deux types de défaut, interne et externe se trouvant à l’intérieur d’une charge cylindrique inspectées par un capteur différentielen
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectProblème inverseen
dc.subjectRéseaux de neuronesen
dc.subjectElément finisen
dc.subjectEvaluation non destructiveen
dc.subjectContrôle non destructifen
dc.titleUtilisation des réseaux de neurones pour la reconstitution de défauts en évaluation non destructive.en
dc.typeThesisen


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