Classification of acoustic emission signals collected during tensile tests on unidirectional glass/epoxy composites using principal component analysis
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس ملی مهندسی ساخت و تولید ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 847
فایل این مقاله در 6 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:
ICME12_381
تاریخ نمایه سازی: 25 شهریور 1392
چکیده مقاله:
This paper focuses on the use of principal component analysis (PCA) to classify different fracture signals from background noises. PCA is a method used to simplify high order data sets to lower dimension for a simpler analysis. Tensile tests carried out on glass fiber reinforced epoxy composites and acoustic emissions recorded from these tests. The aim of this study is to classify the acoustic emission (AE) signal using PCA. To reduce the multi linearity among AE parameters (such as peak amplitude, frequency, duration time, count, etc) and extract the significant AE parameters, correlation analysis utilized. The experimental results show the successful separation of experimental fracture mode signals from the background noise.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
J. Taghizadeh
Non-destructive Testing Laboratory, Department of Mechanical Engineering , Amir Kabir University of Technology, Tehran, Iran
M. Ahmadi Nadjafabadi
Non-destructive Testing Laboratory, Department of Mechanical Engineering , Amir Kabir University of Technology, Tehran, 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 :