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J-GLOBAL ID:201802247915805348   整理番号:18A0963973

アコースティックエミッションを用いた押込荷重下の積層複合材料における層間および層内損傷のクラスタ化【JST・京大機械翻訳】

Clustering of interlaminar and intralaminar damages in laminated composites under indentation loading using Acoustic Emission
著者 (6件):
資料名:
巻: 144  ページ: 206-219  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0437B  ISSN: 1359-8368  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,アコースティックエミッション(AE)技術を用いて,炭素/エポキシ積層複合材料における押込み誘起層間および層内損傷のクラスタ化に焦点を当てた。[60/0/-60]_4S(分散試料と呼ばれる)と[60_4/0_4/-60_4]_S(ブロック試料と名付けた)の積層を有する2つの準等方性試料を作製し,準静的押込荷重を受けた。損傷試料の機械的データ,デジタルカメラおよび超音波C走査画像は,ブロックおよび分散試料に対して異なる損傷進展挙動を示した。次に,試料のAE信号を異なる損傷機構の進展挙動を追跡するためにクラスタ化した。信頼できるクラスタリング法を選択するために,k-Means,遺伝的k-Means,ファジィC-Means,自己組織化マップ(SOM),Gauss混合モデル(GMM),および階層モデルから成る6つの異なるクラスタリング法の性能を比較した。結果は,階層モデルがAE信号のクラスタリングにおいて最良の性能を持つことを例証した。最後に,各損傷機構の進化挙動を階層モデルを有するクラスタAE信号によって研究した。本研究の結果は,階層モデルのような適切なクラスタリング法によるAE技術の使用が,複合構造の構造健全性モニタリングのための適用可能なツールであることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
ゴム・プラスチック材料  ,  強化プラスチックの成形  ,  欠陥 
タイトルに関連する用語 (5件):
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