Measuring Crack-type Damage Features in Thin-walled Composite Beams using De-noising and a ۲D Continuous Wavelet Transform of Mode Shapes
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 461
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JACM-7-1_034
تاریخ نمایه سازی: 9 خرداد 1400
چکیده مقاله:
A new method is described, allowing to locate and also measure the length and orientation of crack-type damage features in thin-walled composite beams (TWCB), a capability not previously reported. The method is based on a modal-analysis technique and is shown to work on a hollow composite beam, going beyond previous work limited to simple beams and plates. The method is shown to be capable to function down to signal-to-noise ratios (SNR) of about ۱۵, corresponding to far noisier conditions than in most previous work. This capability is achieved by a combination of wavelet de-noising and the use of a ۲D Continuous Wavelet Transform (CWT), applied to two modal analysis metrics, COMAC and Mode Shape Differences (MSD). The length and orientation of the crack can be determined accurately using a ۲D curve fitting approach. Using either COMAC or MSD produces reliable results, but MSD is found to be somewhat more noise-tolerant. The new method is believed to be useful for the measurement of damage features in a variety of thin-walled composite beams such as aircraft wings and wind turbine blades, among others.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Josué Pacheco-Chérrez
Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences, Av. Eugenio Garza Sada ۲۰۵۱ Sur, Monterrey , CP۶۴۸۴۹, Mexico
Diego Cárdenas
Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences, General Ramón Corona ۲۵۱۴, CP ۴۵۱۳۸, Zapopan, Mexico
Oliver Probst
Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences, Av. Eugenio Garza Sada ۲۰۵۱ Sur, Monterrey , CP۶۴۸۴۹, Mexico
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :