Structural Health Monitoring of Aeroengines Using Transmissibility and Bond Graph Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Due to increasing demand for structural safety and reliability in various industrial sectors, a great degree of effort has been made by researchers to propose various dynamic- and vibration-based theories to monitor and detect structural defects and damage that occur over the operational lifetime of a system. This chapter proposes a comprehensive and novel study of structural health monitoring analysis in conjunction with the bond graph theory for implementation on large structures, specifically aeroengines. Bond graph methodology has been shown to be a useful technique in performing structural health monitoring by reducing testing and damage detection costs by reducing associated labor effort. In this chapter, a reduced aeroengine model has been developed. Using the developed bond graph model of the aeroengine, the governing dynamic equations of motion were determined. By implementing the global transmissibility concept, structural health monitoring and damage detection were implemented on the proposed aeroengine model. Using the obtained frequency response functions, defects and damage in the structure were theoretically detected and classified. Moreover, using the obtained transmissibility functions, damage indicator factors were determined to be of importance in localizing the damage within the structure. It was also shown that the damage indicator values can be used to determine the extent of damage and defect in the aeroengine when compared with experimental data. In addition to safety improvement, the obtained knowledge from the proposed analysis can be utilized to implement early design modification and guidelines based on the predetermined safety factors of the aeroengine, hence significantly improving reliability and operational lifetime of the aeroengine.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».