Wave Mode Identification of Acoustic Emission Signals Using Phase Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic Emission (AE) monitoring can be used to detect and locate structural damage such as growing fatigue cracks. The accuracy of damage location and consequently the inference of its significance for damage assessment is dependent on the wave propagation properties in terms of wave velocity, dispersion, attenuation and wave mode conversion. These behaviors are understood and accounted for in simplistic structures; however, actual structures are geometrically complex, with components comprising of different materials. One of the key challenges in such scenarios is the ability to positively identify wave modes and correctly associate their properties for damage location analysis. In this study, a novel method for wave mode identification is presented based on phase and instantaneous frequency analysis. Finite Element (FE) simulations and experiments on a representative aircraft wing structure were conducted to evaluate the performance of the technique. The results show how a phase analysis obtained from a Hilbert Transform of the wave signal in combination with variations of the instantaneous frequency of the wave signal, can be used to determine the arrival and therefore identification of the different wave modes on a complex structure. The methodology outlined in this paper was proven on an Automatic Sensor Test wave signal, Pencil Lead Breaks and Hanning windows and it was shown that the percentage difference is between 3% and 15% for the A0 and S0 wave speed respectively.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».