Applying Genetic Algorithm and Artificial Neural network for Crack Identification in Blades
محل انتشار: پنجمین کنفرانس پایش وضعیت و عیب یابی
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,445
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CMFD05_033
تاریخ نمایه سازی: 18 آذر 1390
چکیده مقاله:
In this paper a method for crack detection in blades is presented. In the suggested method, the process of crack identification is consists of four stages. In first stage, three natural frequencies of a blade for different locations and depths of cracks were calculated using Finite Element Method (FEM). The obtained results were verified with the results of experimental modal analysis. In second stage, two Multi Layer Feed Forward (MLFF) neural networks were created. In third stage, Genetic Algorithm (GA) was used to training the neural network. The inputs of neural networks were the first three natural frequencies and the outputs of first and second neural networks were corresponding locations and depths of cracks, respectively. In forth stage, some of natural frequencies of blade with different crack situations as inputs applied to trained neural networks. Finally obtained results showed that predicted cracks characteristics were in good agreements with actual data
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Foad Nazari
۱Msc Student, Mechanical engineering department, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran.
Hossein Goudarzvand Chegini
Msc Student, Mechanical engineering department, Islamic Azad University of Takestan, Takestan, Iran
Mohsen Behzadi۳
۳Msc Student, Mechanical engineering department, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran.
Mahdi Karimi
Assistance Professor, Mechanical engineering department, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran.
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 :