Dwuetapowa metoda identyfikacji defektów w dynamicznych układach mechanicznych

• Autorzy: Burczyński T. , Skrobol A. , Orantek P.
• Konferencja: Dynamika Konstrukcji / Sympozjum (XII ; 28-30 września 2005 ; Rzeszów-Bystre, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

The paper presents the connected evolutionary and gradient identification of the internal defects in an elastic body under dynamical load. The identification proceeds on the basis of the knowledge about boundary displacements in some sensor points. In the first step the evolutionary algorithm (EA) identifies the number, kind, position and size of internal defects. The fitness function is computed with the help of the pseudo-gaussian fuzzy inference systems (PGFISs). In the second step the gradient method of identification is used to obtain more precise results. The structure of the chromosome and the connection between the EA and the PGFIS is presented. The results of identification in an elastic rectangular under sinusoidal load with internal defects in the form of crack or circular voids are shown.

Słowa kluczowe

PL

układ mechaniczny; defekt wewnętrzny; analiza wrażliwości; algorytm ewolucyjny

EN

mechanical system; internal defect; sensitivity analysis; evolutionary algorithm

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Mechanika
• Rocznik: 2005
• Tom: z. 65 [222]
• Strony: 61--68
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., tab., rys.

Twórcy

autor

Burczyński T.

• Politechnika Śląska, Katedra Wytrzymałości Materiałów i Metod Komputerowych Mechaniki
• Politechnika Krakowska, Instytut Modelowania Komputerowego

autor

Skrobol A.

• Politechnika Śląska, Katedra Wytrzymałości Materiałów i Metod Komputerowych Mechaniki

autor

Orantek P.

• Politechnika Śląska, Katedra Wytrzymałości Materiałów i Metod Komputerowych Mechaniki

Bibliografia

• [1] M. Bonnet, T. Burczyński., M. Nowakowski, Sensitivity analysis for shape perturbation of cavity or internal crack using BIE and adjoint variable approach. International Journal of Solids and Structures, 39: 2365-2385, 2002.
• [2] T. Burczyński., W. Beluch, A. Długosz, P. Orantek, M. Nowakowski, Evolutionary methods in inverse problems of engineering mechanics. In: M. Tanaka, G.S. Dulikravich, eds., Inverse Problems in Engineering Mechanics II, 553-562, Elsevier, 2000.
• [3] T. Burczyński, P. Orantek, A. Skrobol, Fuzzy-neural and evolutionary computation in identification of defect, Journal of Theoretical and Applied Mechanics, Vol. 42, No. 3, 445-460, 2004.
• [4] T. Burczyński, A. Skrobol, Coupled evolutionary algorithm and artificial neural network in defects identification, Proc. of the Third MIT Conference on Computational Fluid and Solid Mechanics (K.J. Bathe, ed.), Elsevier 2005.
• [5] T. Burczyński, A. Skrobol, Application of the radial and fuzzy artificial neural networks in boundary value problem approximation, 16th International Conference on Computer Methods in Mechanics CMM-2005, CD-ROM, Częstochowa 2005.
• [6] P. Orantek, Zastosowanie algorytmów hybrydowych w zagadnieniach optymalizacji i identyfikacji dynamicznych układów mechanicznych. Rozprawa doktorska, Politechnika Śląska, Gliwice, 2002.
• [7] D. Rutkowska, Inteligentne systemy obliczeniowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1997
• [8] A. Skrobol, Coupling of evolutionary algorithms and artificial neural network in defect identification, International Symposium on Neural Networks and Soft Computing in Structural Engineering, CD-ROM, Kraków 2005.