Localization of acoustic emission sources in geometrically sparse structures
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F14%3A00438855" target="_blank" >RIV/61388998:_____/14:00438855 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Localization of acoustic emission sources in geometrically sparse structures
Popis výsledku v původním jazyce
Increasing safety demands are in recent years supported by integration of Structural Health Monitoring (SHM) systems into e.g. aircrafts, bridges or other civil structures including modern buildings. One of the highly effective early-warning methods is detection of acoustic emission (AE). The AE method is frequently exploited on geometrically very complicated structures, which needs sophisticated AE source location procedures. In this paper we discuss AE localization on typical latticed construction composed of interconnected girders. The utilization of artificial neural networks is compared with segmented localization based on the chronology of signal arrivals to selected groups of AE sensors in such ?geometrically sparse structures. Results obtainedwith both AE source localization methods are illustrated on real building experiment, where the primary roof truss was gradually loaded up to the final breakdown.
Název v anglickém jazyce
Localization of acoustic emission sources in geometrically sparse structures
Popis výsledku anglicky
Increasing safety demands are in recent years supported by integration of Structural Health Monitoring (SHM) systems into e.g. aircrafts, bridges or other civil structures including modern buildings. One of the highly effective early-warning methods is detection of acoustic emission (AE). The AE method is frequently exploited on geometrically very complicated structures, which needs sophisticated AE source location procedures. In this paper we discuss AE localization on typical latticed construction composed of interconnected girders. The utilization of artificial neural networks is compared with segmented localization based on the chronology of signal arrivals to selected groups of AE sensors in such ?geometrically sparse structures. Results obtainedwith both AE source localization methods are illustrated on real building experiment, where the primary roof truss was gradually loaded up to the final breakdown.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BI - Akustika a kmity
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
31st Conference of the European Working Group on Acoustic Emission : EWGAE 2014
ISBN
978-3-940283-63-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
—
Název nakladatele
Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung e.V
Místo vydání
Berlín
Místo konání akce
Drážďany
Datum konání akce
3. 9. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—