Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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