Crack Detection in Shafts Using Mechanical Impedance Measurements
Notice bibliographique
Résumé
In this study, experimental and analytical investigations are carried out on an overhanging cylindrical shaft carrying a propeller at the cantilever end, in order to identify the crack existence in shafts using the mechanical impedance approach. Also the experimental study uses the modal analysis software, LMS Test LabTM, for measuring and analyzing the response results from un-cracked and cracked shafts. In the numerical study, both the un-cracked and the cracked shafts (with varying crack depths) are modeled by finite element procedure. 3-D iso-parametric elements (element types 186 and 187), available in the ANSYS FEM program, are utilized to model the system. The impedance and velocity frequency response functions are used to identify the crack depth in the shaft system. Impedance and mobility were measured and simulated in the vertical direction for the resonant frequencies and anti-resonant frequencies. The experimental results are used to validate the numerical results. A better crack detection procedure was obtained by the plot of the slope of the non-dimensional frequency ratio (in the resonant and anti-resonant regimes) vs. the non-dimensional crack depth ratio. By this method crack presence could be definite detected when the non-dimensional crack ratio is greater than 0.20 to 0.25. In addition monitoring of the lower torsional frequency indicated the crack presence even from the beginning stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».