Damage identification in beams using empirical mode decomposition
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Damage detection of beam-type components, which are often vital elements in many structures, is crucial for the prevention of failure of the entire structure and potential catastrophic consequences. In this article, the effectiveness of a damage index, referred to as the EMD energy damage index, for damage detection of beams is demonstrated through a set of numerical and experimental investigations. The proposed damage index utilizes the empirical mode decomposition for health assessment of the system based on its vibrational data. In the numerical study, finite element simulation of a cantilevered steel beam with a transverse notch was analyzed and various notch sizes, located at different locations along the beam, were investigated. In the experimental investigation, which used the same beam as in the numerical study, five notch sizes at the mid-span of the beam were examined. In both the numerical and experimental studies, the free vibration of the beam was acquired via piezoceramic sensors adjacent to the notch and then processed by the proposed methodology for evaluating the EMD energy damage index. This was motivated as the preliminary stage of our investigation with the notion of detecting the presence of a crack in a welded joint. The results were encouraging and proved the capability of the EMD energy damage index for detection and quantification of notches in beams and therefore can be regarded as an effective tool for structural health monitoring purposes. The results were also compared with a method based on changes in the beam natural frequencies. The effect of the boundary conditions on the EMD energy damage index was also experimentally studied.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle