Informacja

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

Wyszukujesz frazę "monitoring damage" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Termograficzne metody detekcji uszkodzeń
Thermographical damage detection techniques
Autorzy:
Pieczonka, Ł.
Szwedo, M.
Uhl, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154873.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
termografia
detekcja uszkodzeń
monitorowanie stanu konstrukcji
thermography
damage detection
structural health monitoring
Opis:
Detekcja uszkodzeń jest istotnym czynnikiem technicznym i ekonomicznym w eksploatacji urządzeń i konstrukcji. Za Inman i inni [1] uszkodzenie definiuje się jako zamierzoną lub niezamierzoną zmianę własności materiałowych lub geometrycznych obiektu, włączając w to warunki brzegowe, która ujemnie wpływa na aktualny i przyszły stan tego obiektu. Niezawodna i dokładna metoda nieniszczącego badania konstrukcji pod kątem wystąpienia uszkodzeń jest kluczowym elementem systemów Monitorowania Stanu Konstrukcji (SHM). Metody termograficzne są metodami bezkontaktowymi, nieniszczącymi i dającymi informację diagnostyczną dla znacznych powierzchni w trakcie jednego pomiaru (tj. zależnie od pola widzenia kamery termowizyjnej). W zależności od konfiguracji pomiarowej istnieje możliwość wykrywania wielu typów uszkodzeń. W artykule przedstawiono przegląd aktualnych rozwiązań w zakresie termograficznych metod detekcji uszkodzeń oraz opisano prace aplikacyjne prowadzone przez autorów.
Damage detection is an important issue in contemporary engineering. Following Inman et. al. [1] damage in a structural system can be defined as intentional or unintentional change to the material and/or geometric properties of the system, including changes to the boundary conditions and system connectivity, which adversely affect the current or future performance of that system. Therefore the knowledge about the existence of damage in the structure is an important element in maintenance and monitoring of structures. A reliable, accurate and nondestructive damage detection method is a key element in applications like Structural Health Monitoring (SHM) and Damage Prognosis. Nondestructive Testing (NDT) methods for damage detection can be divided into two broad groups- global and local methods. Global methods are used in monitoring of whole structures while local methods are used in monitoring of structural parts. Global methods do not require a priori information about the estimated location of damage but they are also less sensitive to small damage. Local methods on the other hand need a dense sensor network or information about critical points on the structure where the damage can occur but are more sensitive to small damage and sometimes can identify the type of damage. There are many approaches for damage detection in each group, and thermographical methods combine the advantages of both. In recent years thermography has emerged as a widely used method for nondestructive testing. Thermography is a nondestructive, noncontact, wide area damage detection method. It can detect subsurface defects, and can be used as an alternative or complement to conventional inspection technologies. Of special interest due to the effectiveness is vibrothermography also referred to as ultrasound thermography. The paper presents the state-of-the-art in thermographical damage detection techniques and describes some of the experimental investigations carried out by the authors.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 9, 9; 699-702
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computer-aided prototyping of interdigital transducers for the structural health monitoring of planar structures
Autorzy:
Mańka, M.
Ambroziński, Ł.
Uhl, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/368827.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
Lamb wave
ultrasonic
numerical simulation
damage detection
structural health monitoring
SHM
fale Lamba
ultradźwięki
symulacje
wykrywanie uszkodzeń
monitorowanie stanu konstrukcji
Opis:
In recent years an intensive research activity into the application of guided waves (GWs) for structural health monitoring (SHM) can be observed. For instance, Lamb waves (LWs) have shown a great potential in monitoring of thin, planar structures. However, due to the dispersive and multimodal nature of the LWs, their snapshots can consist of many pulses even for an intact structure, which makes damage detection very complex. Moreover, small PZT transducers, most commonly used in SHM systems, act normally as omni-directional wave sources; therefore, dense or sparse transducers networks are required for damage localization. Some of the above-mentioned drawbacks of single PZT emitters and sensors can be overcome using interdigital transducers (IDT) designed to excite and sense a single, selected mode. The mode-tuning is performed by changing the span of finger electrodes to match the wavelength of the excited mode for the selected frequency. An IDT is a directional source, therefore, it generates a wave steered to the direction perpendicular to the electrodes. The width of the excited main lobe can be determined by the length of the electrodes. Since many parameters of the IDTs infl uence the LWs propagation, techniques for the simulation of the wave excitation and propagation are needed. In the paper, numerical tools for the computer aided design and virtual prototyping of the IDTs are presented. The simulation technique is based on the frequency-dependent transfer function of the structure, and due to its computational efficiency it can be used for fast testing of IDTs’ performance and for preliminary transducer design for further finite element simulations, and prototyping.
W ostatnich latach obserwowany jest gwałtowny rozwój technik monitorowania stanu konstrukcji (ang. SHM) opartych na metodach ultradźwiękowych. Jednym z typów fal, szczególnie przydatnych do monitorowania konstrukcji płytowych, są fale Lamba. Jednakże ich dyspersyjny i wielopostaciowy charakter powoduje, że proces detekcji uszkodzeń z ich zastosowaniem wymaga zastosowania zawansowanego przetwarzania sygnałów. Ponadto, typowe przetworniki PZT, generują falę wielokierunkową, co powoduje potrzebę stosowania wielu przetworników w celu lokalizacji uszkodzenia. Przetworniki międzypalczaste (ang. IDT) są wolne od niektórych, wspomnianych powyżej, wad przetworników PZT, gdyż są one projektowane do wzbudzania i wykrywania wybranych postaci drgań. Dostrajanie przetwornika do danej postaci drgań odbywa się przez zmianę rozstawu elektrod palczastych tak, aby odległość pomiędzy elektrodami podłączonymi do tej samej fazy odpowiadała długości fali w wybranej częstotliwości. Przetworniki IDT są źródłami kierunkowymi, fala jest generowana w kierunku prostopadłym do elektrod palczastych, a szerokość głównej wiązki może być sterowana poprzez długość elektrod. W artykule przedstawione zostały opracowane przez autorów narzędzia do komputerowego wspomagani projektowania i symulacji działania przetworników IDT oraz ich weryfi kacja eksperymentalna. Opracowane narzędzia symulacyjne, oparte na częstotliwościowo zależnej funkcji przejścia, jest bardzo wydajne obliczeniowo i pozwala na szybką identyfi kację właściwości.
Źródło:
Mechanics and Control; 2013, 32, 2; 69-76
2083-6759
2300-7079
Pojawia się w:
Mechanics and Control
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementation of digital twin and support vector machine in structural health monitoring of bridges
Autorzy:
Al-Hijazeen, Asseel Za'al Ode
Fawad, Muhammad
Gerges, Michael
Koris, Kálmán
Salamak, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312162.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
monitorowanie stanu konstrukcji
most
uszkodzenie
bliźniak cyfrowy
uczenie maszynowe
maszyna wektorów wsparcia
structural health monitoring
bridge
damage
digital twin
machine learning
support vector machine
Opis:
Structural health monitoring (SHM) of bridges is constantly upgraded by researchers and bridge engineers as it directly deals with bridge performance and its safety over a certain time period. This article addresses some issues in the traditional SHM systems and the reason for moving towards an automated monitoring system. In order to automate the bridge assessment and monitoring process, a mechanism for the linkage of Digital Twins (DT) and Machine Learning (ML), namely the Support Vector Machine (SVM) algorithm, is discussed in detail. The basis of this mechanism lies in the collection of data from the real bridge using sensors and is providing the basis for the establishment and calibration of the digital twin. Then, data analysis and decision-making processes are to be carried out through regression-based ML algorithms. So, in this study, both ML brain and a DT model are merged to support the decision-making of the bridge management system and predict or even prevent further damage or collapse of the bridge. In this way, the SHM system cannot only be automated but calibrated from time to time to ensure the safety of the bridge against the associated damages.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 3; 31--47
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ensemble of feature extraction methods to improve the structural damage classification in a wind turbine foundation
Autorzy:
Leon-Medina, Jersson X.
Parés, Núria
Anaya, Maribel
Tibaduiza, Diego A.
Pozo, Francesc
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311417.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
structural health monitoring
wind turbine foundation
damage classification
machine learning
feature extraction
XGBoost
monitorowanie stanu konstrukcji
fundament turbiny wiatrowej
klasyfikacja uszkodzeń
uczenie maszynowe
ekstrakcja cech
Opis:
The condition monitoring of offshore wind power plants is an important topic that remains open. This monitoring aims to lower the maintenance cost of these plants. One of the main components of the wind power plant is the wind turbine foundation. This study describes a data-driven structural damage classification methodology applied in a wind turbine foundation. A vibration response was captured in the structure using an accelerometer network. After arranging the obtained data, a feature vector of 58 008 features was obtained. An ensemble approach of feature extraction methods was applied to obtain a new set of features. Principal Component Analysis (PCA) and Laplacian eigenmaps were used as dimensionality reduction methods, each one separately. The union of these new features is used to create a reduced feature matrix. The reduced feature matrix is used as input to train an Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning-based classification model. Four different damage scenarios were applied in the structure. Therefore, considering the healthy structure, there were 5 classes in total that were correctly classified. Five-fold cross validation is used to obtain a final classification accuracy. As a result, 100% of classification accuracy was obtained after applying the developed damage classification methodology in a wind-turbine offshore jacket-type foundation benchmark structure.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 3; art. no. e144606
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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