Artículo
Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
Título:
Fault detection on composite material based on acoustic signals and artificial neural networks
Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel
; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián
; Ballesteros, Yolanda; del Real Romero, Juan Carlos
Fecha de publicación:
11/2022
Editorial:
Asociacion Argentina de Mecanica Computacional
Revista:
Mecanica Computacional
ISSN:
2591-3522
Idioma:
Español
Tipo de recurso:
Artículo publicado
Clasificación temática:
Resumen
El uso de materiales compuestos está incrementándose en aplicaciones industriales. Las ventajas de estos materiales pueden verse disminuidas si no existen técnicas de detección de fallas adecuadas. Una técnica es el uso del sonido emitido por la estructura para predecir fallas utilizando inteligencia artificial como clasificador. En este trabajo se usa el nivel de presión sonora como método evaluador global para diagnosticar fallas en vigas de material compuesto de epoxi reforzado con fibras de carbono. El diagnóstico se realiza mediante un sistema de reconocimiento de patrones basado en el desempeño de clasificadores entrenados usando las técnicas de Redes Neuronales Artificiales (ARN). El entrenamiento, validación y testeo del clasificador mencionado fue realizado con señales acústicas emitidas por vigas sanas y dañadas luego de aplicarles una carga impulsiva. Los resultados demuestran un elevado porcentaje de detección de fallas, lo cual hace factible la implementación de esta técnica para la detección automática de daño en estructuras de material compuesto.
Palabras clave:
DETECCION DE FALLAS
,
NIVEL DE PRESION SONORA
,
REDES NEURONALES
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Citación
Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Ballesteros, Yolanda; et al.; Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales; Asociacion Argentina de Mecanica Computacional; Mecanica Computacional; 39; 7; 11-2022; 199-210
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