Name: data acquisition protocol for determining embedded sensitivity functions
Uploaded: 2016-04-20T15:00:00
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著者は何の確認応答がありません。

1.プレテストの準備<ol><li>設計とテスト・フィクスチャを製作。ブレードの取り付け位置に合わせて、ボルトの位置を選択することで、現実的な境界条件を再現するために、固定具を設計します。試験片の動的応答にフィクスチャからの寄与を最小限にするために、固定具用の鋼を選択してください。 <ol><li>カスタムトン-ブラケットに刃をボルト。 </li><li>スチールテーブルに固定具を固定?...

<ol>
	<li>Singh, N., Joshi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimization+of+location+and+number+of+sensors+for+structural+health+monitoring+using+genetic+algorithm.">Optimization of location and number of sensors for structural health monitoring using genetic algorithm.</a> Mater Forum. 33, 359-367 (2009).</li><li>Gao, H., Rose, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ultrasonic+sensor+placement+optimization+in+structural+health+monitoring+using+evolutionary+strategy.">Ultrasonic sensor placement optimization in structural health monitoring using evolutionary strategy.</a> Review Of Qnde. 25, 1687-1693 (2006).</li><li>Raich, A. M., Liszkai, T. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-objective+optimization+of+sensor+and+excitation+layouts+for+frequency+response+function-based+structural+damage+identification.">Multi-objective optimization of sensor and excitation layouts for frequency response function-based structural damage identification.</a> Comput-Aided Civinfrastructure Eng. 27 (2), 95-117 (2012).</li><li>Worden, K., Burrows, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimal+sensor+placement+for+fault+detection.">Optimal sensor placement for fault detection.</a> Eng Struct. 23 (8), 885-901 (2001).</li><li>Flynn, E. B., Todd, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Bayesian+approach+to+optimal+sensor+placement+for+structural+health+monitoring+with+application+to+active+sensing.">A Bayesian approach to optimal sensor placement for structural health monitoring with application to active sensing.</a> Mech Syst Signal Pr. 24 (4), 891-903 (2010).</li><li>Markmiller, J., Chang, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensor+network+optimization+for+a+passive+sensing+impact+detection+technique.">Sensor network optimization for a passive sensing impact detection technique.</a> Struct Health Monit. 9 (1), 25-39 (2010).</li><li>Yang, C., Adams, D., Yoo, S., Kim, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+embedded+sensitivity+approach+for+diagnosing+system-level+noise+and+vibration+problems.">An embedded sensitivity approach for diagnosing system-level noise and vibration problems.</a> J. Sound Vibration. 269 (3), 1063-1081 (2004).</li><li>Yang, C., Adams, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+changes+in+vibration+behavior+using+first-+and+second-order+iterative+embedded+sensitivity+functions.">Predicting changes in vibration behavior using first- and second-order iterative embedded sensitivity functions.</a> J. Sound Vibration. 323 (1), 173-193 (2009).</li><li>Yang, C., Adams, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Damage+Identification+Technique+based+on+Embedded+Sensitivity+Analysis+and+Optimization+Processes.">A Damage Identification Technique based on Embedded Sensitivity Analysis and Optimization Processes.</a> J. Sound Vibration. 333 (14), 3109-3119 (2013).</li><li>Rocklin, G. T., Crowley, J., Vold, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+of+the+H1,+H2,+and+Hv+frequency+response+functions.">A comparison of the H1, H2, and Hv frequency response functions.</a> Proc. Of IMAC III. 1, 272-278 (1985).</li><li>Meyer, J., Adams, D., Silvers, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Embedded+Sensitivity+Functions+for+improving+the+effectiveness+of+vibro-acoustic+modulation+and+damage+detection+on+wind+turbine+blades.">Embedded Sensitivity Functions for improving the effectiveness of vibro-acoustic modulation and damage detection on wind turbine blades.</a> , (2014).</li><li>Guratzsch, R., Mahadevan, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+health+monitoring+sensor+placement+optimization+under+uncertainty.">Structural health monitoring sensor placement optimization under uncertainty.</a> AIAA J. 48 (7), 1281-1289 (2010).</li></ol>

結果は、運転条件下で適用されるであろうようにテストフィクスチャは、現実的な境界条件を複製するように設計されるべきです。試験のために使用される衝突点の数の選択は、十分な空間分解能とテスト時間を有するとのトレードオフです。試験片の大きさ、対象の周波数範囲に基づいて、ハンマーを選択します。一般的に、周波数範囲励起広い、ハンマー小さいです。しかし、より小さ?...

多くの構造ヘルスモニタリング技術は、構造内の損傷を検出するために測定された周波数応答関数（FRFの）の変化に依存しています。しかしながら、これらの方法のいくつかは損傷を検出するための方法の有効性を最大化する、センサの配置および/または入力力の位置を決定する方法を扱います。埋め込まれた感度関数（のESF）構造の材料特性の局所的な変化に対するFRFの感度を決定することができます。損傷は通常、剛性、減衰、または構造の質量の局所的な変化をもたらすため、したがって、のESFは、FRFベースのヘルスモニタリング技術のための最高のセンサーと力の位置を決定するための方法を提供します。 このビデオと原稿の目的は、詳細にデータ取得処理と構造のためのESFを決定するためのベストプラクティスです。プロセス励磁structuによって行われるモーダル衝撃試験からの種々のFRFを決定することを含みますモーダルインパクトハンマーで再と加速度計との反応を測定します。この作業では、テストされている構造は、1.2メートルの住宅規模の風力タービンブレードです。試験および分析の目的は、ブレードの損傷に対して最も敏感であるセンサ位置を識別することです。これらのセンサの位置は、その後、損傷のブレードを監視するために、構造ヘルスモニタリング方式で使用することができます。 構造ヘルスモニタリング方式で使用するための最も効果的なセンサーの位置を決定するためのESFの使用に加えて、いくつかの最適なセンサ配置アルゴリズムはまた、文献で実証されています。 【クレイマー]で、クレイマーは反復システムのモードを観測するセンサーのセットの能力を評価します。より最近では、遺伝的アルゴリズム1-3ニューラルネットワーク4は、最適なセンサ位置を特定するために開発されてきました。 5においては、ベイズアプローチを考慮にエラーの異なる種類のリスクをとることに使用されそして、被害率の分布。 6においては、有限要素モデルは、損傷を検出する可能性が最も高いセンサ位置を識別するために利用しました。文献に提示されたセンサ配置アルゴリズムのほとんどでは、損傷した構造からのデータは、シミュレートまたは測定するかどうか、必要とされます。埋め込まれた感度のアプローチの一つの利点は、センサ位置は、健康な構造から決定することができるということです。 ESFの別の利点は、材料の性質が明示的に知られる必要がないことです。その代わりに、材料特性は、システムのFRFのための表現で「組み込み」されています。したがって、のESFを計算するために必要なものすべてが特定の入力/出力場所での測定のFRFのセットです。具体的には、FRF（H jkの ）の感度は、点mとnは間の剛性（KのMN）の変化に、点kでの入力にj点で測定された応答から計算しますあります<img alt="Equation1" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" />どこ<img alt="Equation2" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" /> 7-9周波数ωの関数としてESFです。式（1）の右辺を計算するために必要なのFRFを測定するための手順は、次のセクションで説明し、ビデオで示されています。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="573">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Accelerometer</td>
			<td style="width:71px;">PCB</td>
			<td style="width:119px;">356B11</td>
			<td style="width:167px;">three used in testing</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Impact hammer</td>
			<td style="width:71px;">PCB</td>
			<td style="width:119px;">086C01</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Data acquisition card</td>
			<td style="width:71px;">NI</td>
			<td align="right" style="width:119px;">9234</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">DAQ chasis&#160;</td>
			<td style="width:71px;">NI</td>
			<td style="width:119px;">cDAQ-9171</td>
			<td>or similar</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Software</td>
			<td style="width:71px;">MATLAB</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Super glue</td>
			<td style="width:71px;">Loctite</td>
			<td align="right" style="width:119px;">454</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Handheld Shaker</td>
			<td style="width:71px;">PCB</td>
			<td style="width:119px;">394C06</td>
			<td>for calibration&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

data acquisition protocol for determining embedded sensitivity functions

多くの構造ヘルスモニタリング技術の有効性は、センサの配置と入力力の場所によって異なります。最適なセンサーを決定し、典型的には位置を強制するためのアルゴリズムは、損傷した構造のデータ、シミュレートまたは測定のいずれかを必要とします。組み込み感度関数は、健康的な構造からのデータだけで損傷を検出するために利用可能な最善のセンサーの位置を決定するためのアプローチを提供します。このビデオ原稿において、構造の埋め込み感度関数を決定するためのデータ取得手順とベストプラクティスを提示します。埋め込まれた感度関数の計算に使用される周波数応答関数は、モーダル衝撃試験を使用して取得されます。データが取得され、代表的な結果は、住宅規模の風力タービンブレードのために示されています。取得されるデータの品質を評価するための戦略は、データ取得処理のデモンストレーションの間に設けられています。 </p&gt;

図1は、典型的な埋め込 ​​み感度関数を示しています。 FRFと同様に、ESFは、構造体の固有振動数付近のピークを有します。 ESFの値が高いほど、より感度の高い場所がポイントの、mとnとの間で破損することです。風力タービンブレードの試験30点の各々は、固有のESFを有します。これらのESFは、損傷に対して最も敏感であると思わ?...

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Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

The data acquisition procedure for determining embedded sensitivity functions is described. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade.

組み込み感度関数を決定するためのデータ収集プロトコル

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