TY - CONF A1 - Held, Mathias A1 - Lugovtsova, Yevgeniya A1 - Bulling, Jannis A1 - Rashwan, Abdalla A1 - Lauschkin, Maik A1 - Prager, Jens T1 - Pre-colloquium: Inverse determination of elastic material parameters from the propagation behavior of guided ultrasonic waves using a convolutional neural network N2 - Geführte Ultraschallwellen sind für die Materialcharakterisierung hervorragend geeignet, da ihr Ausbreitungsverhalten abhängig von den Materialeigenschaften des untersuchten Werkstoffs ist. Um aus dem messtechnisch ermittelten Ausbreitungsverhalten geführter Ultraschallwellen Rückschlüsse auf die Materialparameter zu ziehen, werden in der aktuellen Forschung verschiedene inverse Methoden diskutiert. Dispersionsabbildungen im Frequenz-Wellenzahl-Bereich repräsentieren das Ausbreitungsverhalten geführter Ultraschallwellen. Maschinelles Lernen und insbesondere Convolutional-Neural-Networks (CNNs) sind eine Möglichkeit der automatisierten inversen Bestimmung der Materialparameter aus den Dispersionsabbildungen. In diesem Beitrag wird anhand synthetischer Daten gezeigt, wie das Ausbreitungsverhalten von geführten Ultraschallwellen unter Verwendung von CNNs und Dispersionsabbildungen genutzt werden kann, um die elastischen Konstanten einer isotropen plattenförmigen Struktur zu bestimmen. Anhand dieses Beispiels wird das generelle Vorgehen zur Anwendung maschineller neuronaler Lernverfahren aufgezeigt. Hierfür werden die verwendeten Daten analysiert, das Preprocessing erläutert und eine einfache CNN-Architektur gewählt. Im Rahmen der Auswertung wird insbesondere Wert auf die Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit des verwendeten CNNs gelegt und so Grenzen und Möglichkeiten aufgezeigt. T2 - DAGA 2022 (Jahrestagung für Akustik) CY - Stuttgart, Germany DA - 21.03.2022 KW - Guided Waves KW - Maschinelles Lernen KW - Dispersionsabbildungen PY - 2022 AN - OPUS4-56566 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -