Damped Vibration Analysis of Extrinsic Fabry-Perot Interferometric Sensors using Artificial Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Health monitoring of a structure entails regular strain sensing. Vibrational strain, characterized as functions of damped sinusoids, is a typical case of strain that can act on a structure. Past research has developed a demodulation technique, employing artificial neural networks (ANN) as the processing element, for extrinsic Fabry-Perot interferometric (EFPI) sensors, attached to a vibrating structure, exposed to un-damped sinusoidal strain. The work employed two ANN to perform the demodulation. The first ANN was trained to extract the harmonic content from the EFPI modulated output and the second ANN was trained to predict the maximum strain acting, from the predicted harmonic content, during a vibration event. This project extends the study to a damped sinusoidal strain acting on the sensor. The ANN demodulation system predicts the maximum strain level from the spectral content of the sensor output, during a vibration event. Instead of employing an ANN to extract the spectral content, as done in the past research, simple fast Fourier transforms (FFT) is used. This paper develops the demodulation technique using computer simulations. Results are presented for different ANN architectures employed. An algorithm fusion system is presented that shows an improved accuracy in maximum strain prediction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».