Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Engelhardt, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Neural network assisted crack and flaw identification in transient dynamics
Identyfikacja pęknięć i wad strukturalnych w stanach nieutalonych za pomocą sieci neuronowych
Autorzy:
Stavroulakis, G. E.
Engelhardt, M.
Likas, A.
Gallego, R.
Antes, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/281921.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
crack identification
neural networks
unilateral contact
wave propagation
nondestructive evaluation
Opis:
Crack and flaw identification problems in two-dimensional elastomechanics are numerically studied in this paper. The mechanical modelling is based on boundary element techiques, with special care of hypersingular issues for the cracks. The possibility of partially or totally closed cracks (unilateral contact effects) is taken into account by linear complementarity techniques. Backpropagation neural networks are used for the solution of the inverse problems. For dynamical problems, a suitable preprocessing of the input data enhances the effectiveness of the procedure. For the two-dimensional examples presented here, the proposed method has similar performance for classical crack and flaw identification problems. The identification of unilateral cracks is a considerably more difficult task, which nevertheless, can also be solved by the same method, provided that a suitable dynamical test loading is applied.
W pracy zajęto się problemem identyfikacji pęknięć i innych uszkodzeń strukturalnych w dwuwymiarowym stanie odkszałceń sprężystych za pomocą metod numerycznych. Modelowanie mechaniczne oparto na metodzie elementów brzegowych ze szczególnym uwzględnieniem kwestii osobliwości pęknięć. Możliwość powstawania częściowo lub całkowicie zamkniętych pęknięć wprowadzono poprzez wykorzystanie liniowej metody komplementarności. Dla rozwiązania zagadnień odwrotnych użyto sieci neuronowych ze wsteczną propagacją. W zgadnieniach dynamicznych efektywność zaproponowanej procedury zwiększono poprzez odpowiednią wstępną obróbkę danych wejściowych. Na przykładzie dwuwymiarowych modeli opisywanych w pracy stwierdzono podobną skuteczność metody, jak w przypadku klasycznego zagadnienia identyfikacji wad strukturalnych. Wykazano, że identyfikacja jednostronnych pęknięć, która jest znacznie trudniejszym zadaniem, jest możliwa za pomocą zaprezentowanej metody, jeśli do analizy modelu przyjąć odpowiednio dobrane obciążenia testowe.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2004, 42, 3; 629-649
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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