Identyfikacja zmian sztywności we wsporniku na podstawie zmian parametrów modelu modalnego

Borowiec, A.; Ziemiański, L.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Identyfikacja zmian sztywności we wsporniku na podstawie zmian parametrów modelu modalnego

Autorzy

Borowiec A. , Ziemiański L.

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma

http://www.oficyna.portal.prz.edu.pl/pl/zeszyty-naukowe/budownictwo-i/

Identyfikatory

Warianty tytułu

Identification of stiffness reduction in cantilever beams based on modal parameter changes

Języki publikacji

Abstrakty

Artykuł przedstawia zastosowanie sztucznych sieci neuronowych (SSN) do identyfikacji uszkodzeń w belce wspornikowej. Zastosowanie SSN rozszerza niedestrukcyjną metodę identyfikacji uszkodzenia z dodatkowym, dołączanym do konstrukcji, parametrem sterującym. W przykładach wektor wejściowy sieci składa się z parametrów modelu modalnego konstrukcji z dodatkową masą. Wektor wyjściowy sieci zawiera informacje o położeniu i wielkości uszkodzenia.

This paper presents the application of Artificial Neural Networks (ANN) in the identification of damage in cantilever beam. The application of ANNs expands the nondestructive damage identification method using an additional parameter introduced to the structure. The input vector of the ANNs consists of the dynamic responses of a structure with additional mass. The output vector is composed of the position of damage and the extent of damage.

Słowa kluczowe

sztywność wspornik uszkodzenie model modalny sieć neuronowa sztuczna

stiffness reduction cantilever beam damage artificial neural network

Wydawca

Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej

Czasopismo

Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Budownictwo i Inżynieria Środowiska

Rocznik

2007

Tom

z. 45 {243}

Strony

25--35

Opis fizyczny

Bibliogr. 14 poz., il.

Twórcy

autor

Borowiec A.

autor

Ziemiański L.

Politechnika Rzeszowska

Bibliografia

[1] Deobeling S.W., Farrar C.R., Prime M.B., Sheritz D.W., Damage identification and health monitoring of structural and mechanical systems from changes in their vibration characteristic: a literature review. Los Alamos Natl. Lab., 1996
[2] Friswell M.L, Mottersherd J.E., Fine Element Model Updating in Structural Dynamics. Kluwer Academic Press, 1995
[3] Calwey P., Adams R.D., The location of defects in structure from measurement of natural frequencies. Strain Anal, 1979
[4] Friswell M.L, Penny J.E.T, Garvey S.D., Parameter subset selection in damage location. Kluwer Academic Press, 1997
[5] Uhl T., Komputerowo wspomagana identyfikacja modeli konstrukcji mechanicznych. WNT, Warszawa 1997
[6] Łakota W., Detekcja i lokalizacja uszkodzeń konstrukcji belkowych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 1999
[7] Borowiec A., Ziemiański L., Identification of stiffness reduction in beams using parameter-dependent frqąuency changes and neural networks. Proceedings third MIT Conference on Computational Fluid and Solid Mechanics, Elsevier, Boston 2005
[8] Borowiec A., Ziemiański L., Identyfikacja sztywności w układach belkowych na podstawie zmian parametrów modalnych wywołanych dodatkową masą. XII Sympozjum Dynamiki Konstrukcji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 2005
[9] Borowiec A., Ziemiański L., Identification of damage in multispan beams using parameter-dependent frequency changes and neural networks. Book of abstracts, III European Conference on Computational Mechanics Solids, Springer, Lizbona 2006
[10] Dems K., Mróz Z., Identification of damage in beam and plate structure using parameter-dependent frequency changes. Engineering Computations, 18, 2001, 96-120
[11] Waszczyszyn Z., Ziemiański L., Neural Networks in Mechanics of Structures and Materials - New Results and Prospects of Applications, Computers & Structures, 79,2001,2261-2276
[12] Ziemiański L., Piątkowski G., The detections and localizations of an attached mass in plates. Proceedings of third European Conference on Structural Control, Vienna 2004
[13] Miller B., Ziemiański L., Rutkowski L., Kacprzyk J., Neural Networks in Updating of Dynamic Models with Experimental Verification, Mechanical Applications Neural Networks and Soft Computing. Physica Verlag, Heiddelberg 2003, 766-771
[14] Neural Network Toolbox for Use with Matlab, User's Guide, Version 3.0. The MathWorks, Inc. 10

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-BTB2-0045-0054