Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "monitoring stanu technicznego" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Structural health monitoring (SHM) methods in machine design and operation
    Zastosowanie badań nieniszczących (SHM) w projektowaniu i eksploatacji maszyn
    Autorzy:
    Barski, M.
    Kędziora, P.
    Muc, A.
    Romanowicz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/139723.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    structural health monitoring
    non-destructive testing
    finite element method
    FEM
    spectral finite element method
    composite materials
    monitorowanie stanu technicznego
    badania nieniszczące
    metoda elementów skończonych
    MES
    metoda skończonych elementów spektralnych
    materiały kompozytowe
    Opis:
    The present paper is devoted to the discussion and review of the non-destructive testing methods mainly based on vibration and wave propagation. In the first part, the experimental methods of actuating and analyzing the signal (vibration) are discussed. The piezoelectric elements, fiber optic sensors and Laser Scanning Doppler Vibrometer (SLDV) method are described. Effective detecting of the flaws needs very accurate theoretical models. Thus, the numerical methods, e.g. finite element, spectral element method and numerical models of the flaws in isotropic and composite materials are presented. Moreover, the detection of the damage in structures, which are subjected to cyclic or static loads, is based on the analyzing of the change in natural frequency of the whole structure, the change of internal impedance of the material and the change in guided waves propagating through the investigated structure. All these cases are characterized in detail. At the end of this paper, several applications of the structural health monitoring systems in machine design and operation are presented.
    Obecnie prezentowana praca poświęcona jest zagadnieniom związanym z szeroko rozumianym pojęciem badań nieniszczących. Dotyczy to przede wszystkim metod opartych na analizie drgań jak również propagacji fal sprężystych w elementach konstrukcji maszyn. Pierwsza część pracy zawiera przegląd najczęściej wykorzystywanych typów wzbudników oraz czujników, a mianowicie przetworników piezoelektrycznych, włókien optycznych. Przegląd ten uzupełniono opisem zaawansowanej technologii pomiaru drgań przy wykorzystaniu technik laserowych. Zebrane w ten sposób dane muszą być następnie odpowiednio przetworzone tak, aby uzyskać informacje na temat występowania uszkodzeń, ich lokalizacji i rozmiaru. W tym celu niezbędne jest przygotowanie odpowiednich modeli teoretycznych opartych na technologii Metody Elementów Skończonych lub Elementów Spektralnych. Ponadto, należy również opracować i przetestować komputerowe modele uszkodzeń w materiałach izotropowych jak również kompozytowych. Istnienie uszkodzenia w materiale powodować może zmianę wartości częstotliwości drgań własnych oraz odpowiadających im form drgań, impedancji mechanicznej jak również zakłócenia w rozchodzeniu się fal sprężystych. Przypadki te omówiono szczegółowo w niniejszej pracy. Przegląd ten uzupełniono wybranymi przykładami praktycznego zastosowania powyższych technik kontroli stanu konstrukcji.
    Źródło:
    Archive of Mechanical Engineering; 2014, LXI, 4; 653-677
    0004-0738
    Pojawia się w:
    Archive of Mechanical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of nanomaterials in production of self-sensing concretes: contemporary developments and prospects
    Zastosowanie nanomateriałów do wytwarzania betonu zdolnego do autodetekcji uszkodzeń: stan obecny i perspektywy
    Autorzy:
    Horszczaruk, E.
    Sikora, P.
    Łukowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231172.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    monitorowanie stanu technicznego
    SHM
    beton
    autodetekcja
    uszkodzenie
    nanomateriał
    przegląd
    structural health monitoring
    concrete
    self-sensing
    damage
    nanomaterial
    review
    Opis:
    In the recent years structural health monitoring (SHM) has gathered spectacular attention in civil engineering applications. Application of such composites enable to improve the safety and performance of structures. Recent advances in nanotechnology have led to development of new family of sensors – self-sensing materials. These materials enable to create the so-called “smart concrete” exhibiting self-sensing ability. Application of selfsensing materials in cement-based materials enables to detect their own state of strain or stress reflected as a change in their electrical properties. The variation of strain or stress is associated with the variation in material’s electrical characteristics, such as resistance or impedance. Therefore, it is possible to efficiently detect and localize crack formation and propagation in selected concrete element. This review is devoted to present contemporary developments in application of nanomaterials in self-sensing cement-based composites and future directions in the field of smart structures.
    Obiekt budowlany powinien spełniać wymagania bezpieczeństwa, trwałości i niezawodności dla długotrwałego funkcjonowania. Monitorowanie obiektu umożliwia kontrolowanie jego bezpieczeństwa i trwałości w trakcie całego cyklu życia budynku. Wczesne i precyzyjne wykrycie uszkodzeń, powstających w trakcie użytkowania obiektu, może umożliwić właściwe działania prewencyjne i naprawcze oraz utrzymanie nieprzerwanej eksploatacji obiektu. Rozwój innowacyjnych automatycznych systemów monitoringu technicznego konstrukcji - MTK (ang. Structural Health Monitoring, SHM) pozwala na zastąpienie tradycyjnej diagnostyki, opartej na badaniach nieniszczących NDT (ang. non-destructive testing). Podstawową zaletą systemu MTK jest nieprzerwany monitoring stanu obiektu budowlanego, pozwalający na ocenę obciążeń, szybkie wykrywanie zmian i uszkodzeń w badanej strukturze wraz z obserwacją ich rozwoju oraz ocenę zagrożeń z nimi związanych. Ponadto, zastosowanie nowoczesnych technik monitorowania pozwala na znaczną redukcję kosztów spowodowanych okresowymi inspekcjami. Niestety, zastosowanie MTK niesie ze sobą koszty związane z drogą aparaturą pomiarową; wymaga także rozwiązania trudności związanych z niekiedy niewystarczającą trwałością i czułością urządzeń oraz możliwą niekompatybilnością z elementami betonowymi. Niedogodności te przyczyniły się do poszukiwania nowej metody pomiarowej, pozwalającej na przynajmniej częściowe przezwyciężenie niedogodności związanych z klasyczną metodą monitorowania technicznego konstrukcji.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2016, 62, 3; 61-73
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Condition monitoring of off-highway truck tires at Sungun copper mine using neural networks
    Monitorowanie stanu technicznego opon w ciężkich pojazdach terenowych eksploatowanych w kopalni miedzi Sungun, przy użyciu sieci neuronowych
    Autorzy:
    Moniri Morad, A.
    Sattarvand, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/218962.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    eksploatacja
    optymalizacja kosztów
    opona ciężarówki
    sztuczne sieci neuronowe
    maintenance
    cost optimization
    truck tire
    artificial neural networks
    Opis:
    Maintenance cost of the equipment is one of the most important portions of the operating expenditures in mines; therefore, any change in the equipment productivity can lead to major changes in the unit cost of the production. This clearly shows the importance and necessity of using novel maintenance methods instead of traditional approaches, in order to reach the minimum sudden occurrence of the equipment failure. For instance, the tires are costly components in maintenance which should be regularly inspected and replaced among different axles. The paper investigates the current condition of equipment tires at Sungun Copper Mine and uses neural networks to estimate the wear of the tires. The Input parameters of the network composed of initial tread depth, time of inspection and consumed tread depth by the time of inspection. The output of the network is considered as the residual service time ratio of the tires. The network trained by the feed-forward back propagation learning algorithm. Results revealed a good coincidence between the real and estimated values as 96.6% of correlation coefficient. Hence, better decisions could be made about the tires to reduce the sudden failures and equipment breakdowns.
    Koszty użytkowania sprzętu stanowią jedną z najpoważniejszych pozycji w zestawieniu kosztów eksploatacyjnych kopalni, dlatego też każda poprawa wydajności sprzętu powoduje w efekcie zmianę jednostkowego kosztu produkcji. Wyraźnie pokazuje to wagę i konieczność stosowania nowoczesnych metod eksploatacji w miejsce podejścia tradycyjnego w celu minimalizacji ryzyka wystąpienia awarii sprzętu. Przykładowo, opony są elementami kosztownymi w eksploatacji, wymagają regularnego przeglądu i ponownego mocowania na osi. W artykule przebadano stan techniczny opon w maszynach i urządzeniach eksploatowanych w kopalni miedzi Sungun. Przy zastosowaniu metod wykorzystujących sieci neuronowe określano zużycie opon. Parametry wejściowe sieci to początkowa głębokość bieżnika, okres pomiędzy przeglądami, zużycie bieżnika do czasu przeglądu. Parametr wyjściowy to współczynnik określającyczas serwisowania opon. Sieć uczono przy użyciu algorytmu propagacji wstecznej z wyprzedzeniem (feedforward back-propagation algorithm). Uzyskane wyniki wskazują wysoką zbieżność pomiędzy wartościami rzeczywistymi a estymowanymi, współczynnik korelacji kształtuje się na poziomie 96.6%. Umożliwia to podejmowanie lepszych decyzji w odniesieniu do eksploatacji opon, tak by zapobiec nagłym uszkodzeniom i awariom sprzętu.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2013, 58, 4; 1133-1144
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies