文献

J-GLOBAL ID：202202225975703495   整理番号：22A0622768

振動パラメータを用いた複合材料積層板の端部亀裂の動的研究と検出【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Study and Detection of Edge Crack in Composite Laminates Using Vibration Parameters

著者 (3件)： Senthilkumar M. (Department of Production Engineering, PSG College of Technology, Coimbatore, Tamilnadu, India) ,  Manikanta Reddy S. (Department of Production Engineering, PSG College of Technology, Coimbatore, Tamilnadu, India) ,  Sreekanth T. G. (Department of Production Engineering, PSG College of Technology, Coimbatore, Tamilnadu, India)
資料名： Transactions of the Indian Institute of Metals  (Transactions of the Indian Institute of Metals)
巻： 75  号： 2  ページ： 361-370  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0277A  ISSN： 0972-2815  CODEN： TIIMA  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： 複合材料は多くの分野で構造部品として使用される。構造は,サービス条件の間に損傷する傾向がある。損傷タイプは,表面亀裂,端部亀裂,および剥離である。損傷は,大きな複合構造の突然の破壊につながる可能性がある。突然の故障を防止するために,損傷指標をモニターすることによって,損傷を最も早く検出するべきである。構造の固有振動数の変化は損傷指標の1つと考えられる。亀裂位置と亀裂長さによる固有振動数変化を理解するために,カンチレバービームを考察した。固有振動数はエッジ亀裂長さの増加とともに減少し,固有振動数減少は梁の自由端と比較して固定端に向かってより大きくなった。寸法1mmのエッジ亀裂の亀裂位置と長さもフィードフォワードニューラルネットワークを用いて予測した。ニューラルネットワークへの入力は周波数変化率であり,出力は亀裂位置と長さであった。3-12-2構造のニューラルネットワークは,94%以上の精度で亀裂位置と長さを予測できる。亀裂長さ予測と比較して,エッジ亀裂予測の位置の精度はより多かった。Copyright The Indian Institute of Metals - IIM 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *亀裂 ,  固有振動数 ,  複合材料 ,  片持梁 ,  ニューラルネットワーク ,  表面亀裂 ,  *パラメータ ,  損傷 ,  積層板 ,  複合構造
準シソーラス用語： 亀裂長さ ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  自由端 ,  損傷指数 ,  固定端 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自然周波数 ,  複合材料 ,  カンチレバービーム ,  ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 金属材料  (HC05020S) ,  機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： パラメータ ,  複合材料 ,  積層板 ,  亀裂 ,  研究