Filtern
Erscheinungsjahr
- 2020 (3) (entfernen)
Dokumenttyp
- Beitrag zu einem Tagungsband (2)
- Vortrag (1)
Schlagworte
Organisationseinheit der BAM
Eingeladener Vortrag
- nein (1)
Structural health monitoring (SHM) is a term that groups together techniques adopted to evaluate in a continued fashion the structural integrity and degradation of technical appliances. SHM is particularly attractive for components that are difficult to access or expensive to take off-line. Among many other techniques, SHM can be performed using ultrasonic guided waves (UGW) which have an advantage of traveling over Long distances. Various guided wave modes exist along with many methods for their generation and sensing, e.g by means of interdigital transducers (IDT). This contribution is dedicated to the design and characterization of a flexible piezopolymerbased IDT which allows for the selective excitation of UGW, resulting in more straightforward data analysis. The designed IDT was characterized using a 3D Laser Doppler Vibrometer (3D LDV) in the air to identify and analyze the IDT’s Vibration modes. Then the transducer was mounted on an aluminum plate, and the generated wavefield was measured with the 3D LDV.
According to this investigation, we demonstrate that it is possible to selectively excite desired guided wave mode, namely the A0 mode, suppressing the excitation of the S0 mode. Moreover, the measured wavefield allows for analysis of the directivity of the designed IDT. All in all the results show good correlation between theoretical predictions and measured values, thus allowing to use the current design in terms of selective excitation as it is.
Structural health monitoring (SHM) is a term that groups together techniques adopted to evaluate in a continued fashion the structural integrity and degradation of technical appliances. SHM is particularly attractive for components that are difficult to access or expensive to take off-line. Among many other techniques, SHM can be performed using ultrasonic guided waves (UGW) which have an advantage of traveling over Long distances. Various guided wave modes exist along with many methods for their generation and sensing, e.g by means of interdigital transducers (IDT). This contribution is dedicated to the design and characterization of a flexible piezopolymerbased IDT which allows for the selective excitation of UGW, resulting in more straightforward data analysis. The designed IDT was characterized using a 3D Laser Doppler Vibrometer (3D LDV) in the air to identify and analyze the IDT’s Vibration modes. Then the transducer was mounted on an aluminum plate, and the generated wavefield was measured with the 3D LDV.
According to this investigation, we demonstrate that it is possible to selectively excite desired guided wave mode, namely the A0 mode, suppressing the excitation of the S0 mode. Moreover, the measured wavefield allows for analysis of the directivity of the designed IDT. All in all the results show good correlation between theoretical predictions and measured values, thus allowing to use the current design in terms of selective excitation as it is.
Damit eine Simulationsrechnung, beispielsweise mit einer FEM-Software, eine ausreichend hohe Genauigkeit erreicht, muss vorausgesetzt werden, dass die Modellparameter eine sehr hohe Güte aufweisen. Die genaue Kenntnis der Materialparameter ist dabei von besonderer Bedeutung. Um diese Parameter bestimmen zu können, müssen die verwendeten Werkstoffe messtechnisch charakterisiert werden. Neben anderen Ansätzen sind dafür akustische Verfahren im Ultraschallbereich geeignet. Für dünnwandige und plattenförmige Materialien können aus den sich ausbreitenden geführten Wellen messtechnisch Dispersionskurven bestimmt und aus diesen die Materialparameter abgeleitet werden.
Da für die Signalverarbeitung und für Optimierungsaufgaben aktuell zunehmend Machine Learning Tools zum Einsatz kommen, stellt sich die Frage, ob diese Werkzeuge auch für die Ermittlung der Materialparameter aus den gemessenen Dispersionskurven eingesetzt werden können.
In der vorgestellten Untersuchung soll ein Convolutional Neural Network aufgestellt werden, welches aus Dispersionsbildern Muster extrahiert und aus diesen eine Schätzung für die Materialparameter ermittelt. Um die Machbarkeit dieses Ansatzes zu prüfen, werden zunächst nur isotrope Materialien betrachtet. Für das Netz werden mit der Scaled-Boundary-Finite-Element-Methode synthetische Daten für das Trainieren und Validieren generiert. Zusätzlich werden die Hyperparameter des neuronalen Netzes variiert, um ein optimales Model für die Schätzung zu finden. Anschließend kann das Netz mit experimentellen Daten getestet und das Ergebnis hinsichtlich der Genauigkeit bewertet werden.