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J-GLOBAL ID：202202220904900490   整理番号：22A1175807

人工ニューラルネットワークに基づく修正モード形状曲率を用いた梁の多重損傷同定【JST・京大機械翻訳】

Multiple Damage Identification in a Beam Using Artificial Neural Network-Based Modified Mode Shape Curvature

著者 (2件)： Gupta Sonu Kumar (Department of Civil Engineering, NIT Agartala, Agartala, India) ,  Das Surajit (Department of Civil Engineering, NIT Agartala, Agartala, India)
資料名： Arabian Journal for Science and Engineering  (Arabian Journal for Science and Engineering)
巻： 47  号： 4  ページ： 4849-4864  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4051A  ISSN： 2193-567X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,片持梁における修正モード形状曲率法を用いて,多重損傷位置の存在を成功裏に同定した。梁の雑音周波数応答を,BruelとKjaer装置を用いて,2つの異なる位置で損傷深さを変えて抽出した。実験的に得られた変位モード形状データは,ノイズの存在による構造中の明確な損傷位置を反映することができないので,本研究では,損傷位置を局所化する改良結果を得るために,人工ニューラルネットワークを通してデータを訓練した。数値的および実験的に得られた変位モードをANNの入力として利用し,訓練されたデータを用いてモード形状曲率を生成した。次に,訓練されたデータセットを用いて,中心差分近似を用いてすべての損傷事例に対してモード形状曲率を生成した。損傷の厳しさと位置は,次に,様々な損傷シナリオの絶対モード形状曲率差を分析することによって同定される。Copyright King Fahd University of Petroleum & Minerals 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *梁 ,  雑音 ,  周波数応答 ,  データ ,  片持梁 ,  *ニューラルネットワーク ,  *曲率 ,  近似法 ,  *多重化 ,  *モード ,  *同定 ,  *損傷 ,  損傷検出
準シソーラス用語： *損傷同定 ,  *振動モード形 ,  周波数応答関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 雑音周波数応答関数 ,  直線性の損失 ,  ANN訓練モード形状 ,  修正モード形状曲率 ,  損傷検出

分類 (4件)： 構造動力学  (HD02000E) ,  非破壊試験  (HB02030F) ,  橋梁の破壊,保守,その他  (RC06080X) ,  梁,桁  (HD03020H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  モード形状 ,  曲率 ,  梁 ,  多重 ,  損傷同定