Structural Health Monitoring of Multi-Storey Frame Structures using Piezoelectric Incompatibility Filters: Theory and Numerical Verification
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 273
فایل این مقاله در 20 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-7-0_013
تاریخ نمایه سازی: 20 مرداد 1400
چکیده مقاله:
In the present paper, we develop a novel method for structural health monitoring of multi-storey frame structures with the capability to detect and localise local damage. The method uses so-called spatial incompatibility filters, which are continuously distributed strain-type sensors only sensitive to incompatibilities. In the first part of the paper the concept of incompatibility filters is introduced for multi-storey frame structures and it is shown how these filters can be used to detect and localise local cracks in frame structures. In the second part of the paper we study the use of incompatibility filters put into practice by piezoelectric sensor networks for structural health monitoring of a three-storey frame structure. The design of the piezoelectric sensor network is based on an analytical analysis of the frame structure within the framework of the method developed in the first part of the paper and a numerical verification using three-dimensional Finite Elements completes the paper
کلیدواژه ها:
Structural Health Monitoring ، Frame Structures ، Incompatibility Filters ، Damage Detection and Localisation ، Piezoelectric Sensor Networks ، Numerical Verification
نویسندگان
Michael Krommer
Institute of Technical Mechanics, Johannes Kepler University Linz, Altenberger Straße ۶۹, A-۴۰۴۰ Linz, Austria
Markus Zellhofer
HBLA Francisco Josephinum Wieselburg, Schloss Weinzierl ۱, A-۳۲۵۰ Wieselburg, Austria
Hans Irschik
Institute of Technical Mechanics, Johannes Kepler University Linz, Altenberger Straße ۶۹, A-۴۰۴۰ Linz, Austria
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 :