KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2021 / Cilt: 36 - Sayı: 4

Birden çok cıvata gevşemesinin veri tabanlı istatistiki örüntü tanıma teknikleriyle tespiti

Mahmut Pekedis
Sayfa
1993–2010
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmada uygulanan yaklaşımın en önemli özelliği, cıvata gevşemesinden en çok etkilenen sensörü efektif bir şekilde belirleyebilmesi ve cıvata gevşemesinin tespitinde kullanılabilirliğidir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çevresel ve operasyonel belirsiz koşullara maruz kalan mühendislik sistemlerinin barındırdıkları cıvatalar kullanımları sırasında bazen gevşeyip facialara neden olabilirler.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu araştırmanın temel hedefi, çevresel ve operasyonel belirsizlik koşullara maruz kalan bir sistemin vektör otoregresif (VOR) modeli hem tek başına, hem de tekil değer ayrışımı (TDA), Mahalanobis mesafesi ve asal bileşenler analizi (ABA) gibi tekniklerle birlikte kullanarak bir veya birden çok cıvata gevşemesini tespit etmektir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada uygulanan yaklaşımın en önemli özelliği, cıvata gevşemesinden en çok etkilenen sensörü efektif bir şekilde belirleyebilmesi ve cıvata gevşemesinin tespitinde kullanılabilirliğidir.
🔬Tür:Laboratuvar & Saha Deneyi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Cıvata gevşemesi · örüntü tanıma · yapı sağlığı izleme

Özet

Çevresel ve operasyonel belirsiz koşullara maruz kalan mühendislik sistemlerinin barındırdıkları cıvatalar kullanımları sırasında bazen gevşeyip facialara neden olabilirler. Bu da mal, zaman ve hatta bazı durumlarda can kayıplarına neden olabilmektedir. Dolayısıyla, bu teknolojik mühendislik sistemlerinde oluşabilecek cıvata gevşemelerini tespit edip güvenliklerini ve bütünlüklerini korumak hayatî derecede önem arz etmektedir. Bu araştırmanın temel hedefi, çevresel ve operasyonel belirsizlik koşullara maruz kalan bir sistemin vektör otoregresif (VOR) modeli hem tek başına, hem de tekil değer ayrışımı (TDA), Mahalanobis mesafesi ve asal bileşenler analizi (ABA) gibi tekniklerle birlikte kullanarak bir veya birden çok cıvata gevşemesini tespit etmektir. Araştırma, laboratuvar ortamında üretilen üç katlı alüminyum bir sistem üzerine uygulanmıştır. Üç katlı sistemdeki hasar benzetim senaryoları her bir katta yer alan çerçevedeki cıvatanın gevşetilip doğrusal olmayan etki oluşturmasıyla yapılmıştır. Sistem iki ray üzerinde sadece yanal yönde hareket edebilmektedir. Zemin katı tek eksenli ve bant genişliği sınırlandırılmış rastgele frekanslarla (operasyonel ve çevresel ortam benzetimi için) elektromanyetik sarstırıcı aracılığıyla titreştirilmiştir. Her bir katta yer alan elemanın kenar bölgesine sistemin dinamik tepkilerini belirlemek ve bunların ölçümlerini cıvata gevşeme tespitinde kullanmak amacıyla tek eksenli ivmeölçer yerleştirilmiştir. İvmeölçer verileri sekiz farklı cıvata gevşeme durumu için toplanmıştır. Daha sonra, bu ölçüm verileri istatistiki örüntü algoritmalarında değerlendirilerek uygulanan yöntemlerin cıvata/cıvataların gevşemesini tespit edebilme kabiliyetleri karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçlar da tablo ve alıcı işletim karakteristik (AİK) eğrileriyle sunulmuştur. Her tekniğin sonucu AİK eğrisi altında kalan alan ve optimum doğru pozitif oranı (DPO) açısından değerlendirildiğinde en iyi başarının VOR modelinin ABA ile birlikte kullanılması sonucu elde edilmiştir. Çalışmada uygulanan yaklaşımın en önemli özelliği, cıvata gevşemesinden en çok etkilenen sensörü efektif bir şekilde belirleyebilmesi ve cıvata gevşemesinin tespitinde kullanılabilirliğidir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Pekedis, M. (2022). Birden çok cıvata gevşemesinin veri tabanlı istatistiki örüntü tanıma teknikleriyle tespiti. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 36 - Sayı: 4, 1993–2010. https://ajindex.com/articles/523471

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Balageas D., Fritzen C-P. and Guemes A., Structural Health Monitoring, ISTE Ltd, London, UK, 2006
  2. Farrar C.R., Worden K., Structural Health Monitoring: A Machine Learning Perspective, John Wiley & Sons Ltd., 2013
  3. Pekedis M., Mascarenas D., Turan G., Ercan E., Farrar C.R., Yildiz H., Structural health monitoring for bolt loosening via a non-invasive vibro-haptics human-machine cooperative interface, Smart Materials and Structures, 24, 085018, 2015
  4. Farrar C.R., Duffey T. A., Doebling S.W., Nix D.A., A statistical pattern recognition paradigm for vibration-based structural health monitoring, Proceedings of the 2nd International Workshop on Structural Health Monitoring, Technomic Publishing, Lancaster, PA, 764-773, 1999
  5. Pekedis M., Yildiz H., Damage diagnosis of a laminated composite beam and plate via model based structural health monitoring techniques, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31(4), 813-831, 2016
  6. Hughes A.J., Barthorpe R.J., Dervilis N., Farrar C.R., Worden K., A probabilistic risk-based decision framework for structural health monitoring, Mechanical Systems and Signal Processing, 150, 107339, 2021
  7. Doebling SW., Farrar CR. ve Prime MB., A summary review of vibration-based damage identification methods, Shock Vbr Dig, 20, 91-105, 1998
  8. Pekedis M., Kompozit malzemeler için yapı izleme ve bakım sistemi, Doktora tezi, Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014
  9. Carden EP., Funning P., Vibration based condition monitoring: A review, Structural Health Monitoring, 3(4), 355-77, 2004
  10. Hamey CS., Lestari W., Qiao P., Song G., Experimental damage identification of carbon/epoxy composite beam using curvature mode shapes, Structural Health Monitoring, 3(4), 333-53, 2004
  11. Sohn H., Farrar C.R., Damage diagnosis using time series analysis of vibration signals, Smart Materials and Structures, 10, 446-451, 2001
  12. Liu G.R., Han X., Computational Inverse Techniques In Nondestructive Evaluation, CRC Press LLC, Boca Raton, Florida, 2003
  13. Inman D.J., Vibration with control, John Wiley & Sons Inc., Chichester, England, 2006
  14. Farrar C.R. ve Worden K., An introduction to structural health monitoring, Phil. Trans. R. Soc. A, 365, 303–315, 2007
  15. Sohn H., Worden K., Farrar C.R., Statistical damage classification under changing environmental and operational conditions, Journal of Intelligent Material Systems And Structures, 13, 561-574, 2002
  16. Tuncer T., A novel image authe