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  • 标题:Diagnóstico Global de Fallas en Vigas de Aluminio Usando Niveles de Presión Sonora
  • 作者:Adriana Zapico ; Leonardo Molisani ; Ronald O´Brien
  • 期刊名称:Mecánica Computacional
  • 印刷版ISSN:2591-3522
  • 出版年度:2011
  • 卷号:30
  • 期号:42
  • 页码:3271-3276
  • 语种:Spanish
  • 出版社:CIMEC-INTEC-CONICET-UNL
  • 其他摘要:El uso de medios acústicos para diagnosticar fallas data de la antigüedad, dado que con un golpe en la estructura se podía detectar por su sonido si la pieza era defectuosa. En un trabajo previo hemos mostrado como es posible realizar diagnostico global no destructivo de fallas en vigas de aleación de aluminio EN AW 7075 clasificando con una red neuronal las Funciones de Respuesta en Frecuencia obtenidas con de un ensayo de vibración. En ese trabajo las fallas están simuladas mediante la unión de dos vigas de aluminio que están pegadas con epoxi, donde la superficie que se solapa está totalmente adherida para simular la viga en perfectas condiciones o está solo parcialmente adherida con un 25%, 50% o un 75% para simular diferente tamaño de daño. Los resultados fueron altamente positivos con una red neuronal backpropagation que clasifica según el tamaño de daño. El problema es que la metodología de Funciones de Respuesta en Frecuencia requiere para sus mediciones sensores que tienen un aporte significativo en el peso de la estructura a ensayar. Las mediciones se realizaron a través del uso de un soporte universal de cuerdas y un sensor de presión de tipo micrófono para medir los niveles de presión sonora y clasificar las vigas según el tamaño del daño usando una red neuronal cuya entrada serán valores de niveles de presión sonora para un rango de frecuencias determinado. Con esta metodología se elimina la influencia del aporte del peso del sensor en la estructura y de esa forma se evita modificar la dinámica de la estructura a medir para diagnosticar posibles fallas.
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