Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales

Autores
Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Ballesteros, Yolanda; del Real Romero, Juan Carlos
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Fil: Tais, Carlos Esteban. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Villa Maria; Argentina
Fil: Fontana, Juan Manuel. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud; Argentina
Fil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud; Argentina
Fil: O'brien, Ronald Julián. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud; Argentina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina
Fil: Ballesteros, Yolanda. Universidad Pontificia Comillas; España
Fil: del Real Romero, Juan Carlos. Universidad Pontificia Comillas; España
Materia
DETECCION DE FALLAS
NIVEL DE PRESION SONORA
REDES NEURONALES
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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