Load Monitoring of Aerospace Structures Using Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS)
Notice bibliographique
Résumé
The National Research Council of Canada has developed Structural Health Monitoring (SHM) test platforms for load and damage monitoring, sensor system testing and validation. One of the SHM platform consists of two 2.25 meter long, simple cantilever aluminium beams that provide a perfect scenario for evaluating the capability of a load monitoring system to measure bending, torsion and shear loads. In addition to static and quasi-static loading procedures, these structures can be fatigue loaded using a realistic aircraft usage spectrum while SHM and load monitoring systems are assessed for their performance and accuracy. In this study, Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS), consisting of triads of gyroscopes, accelerometers and magnetometers, were used to compute changes in angles at discrete stations along the structure. A Least Squares based algorithm was developed for polynomial fitting of the different data obtained from the MEMS installed in several spatial locations of the structure. The angles obtained from the MEMS sensors were fitted with a second, third and/or fourth order degree polynomial surface, enabling the calculation of displacements at every point. The use of a novel Kalman filter architecture was evaluated for an accurate angle and subsequent displacement estimation. The outputs of the newly developed algorithms were then compared to the displacements obtained from the Linear Variable Displacement Transducers (LVDT) connected to the structures. The determination of the best Least Squares based polynomial fit order enabled the application of derivative operators with enough accuracy to permit the calculation of strains along the structure. The calculated strain values were subsequently compared to the measurements obtained from reference strain gauges installed at different locations on the structure. This new approach for load monitoring was able to provide accurate estimates of applied strains and loads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».