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Enregistrement W2081325802 · doi:10.1115/smasis2012-8109

Load Monitoring of Aerospace Structures Using Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS)

2012· article· en· W2081325802 sur OpenAlexaffabout
Marcias Martinez, B. Rocha, M. Li, Guoqing Shi, Angela Beltempo, Robert G. Rutledge, Marko Yanishevsky

Notice bibliographique

RevueVolume 1: Development and Characterization of Multifunctional Materials; Modeling, Simulation and Control of Adaptive Systems; Structural Health Monitoring · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural health monitoringAccelerometerLinear variable differential transformerCantileverPolynomialMicroelectromechanical systemsKalman filterTransducerDeflection (physics)Structural engineeringComputer scienceAcousticsAlgorithmEngineeringTransformerMaterials scienceMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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