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
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/210741
Acceder
id CONICETDig_72085cbc6abfb872d56f9025d000f9c6
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/210741
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificialesFault detection on composite material based on acoustic signals and artificial neural networksTais, Carlos EstebanFontana, Juan ManuelMolisani Yolitti, LeonardoO'brien, Ronald JuliánBallesteros, Yolandadel Real Romero, Juan CarlosDETECCION DE FALLASNIVEL DE PRESION SONORAREDES NEURONALEShttps://purl.org/becyt/ford/2.3https://purl.org/becyt/ford/2https://purl.org/becyt/ford/2.2https://purl.org/becyt/ford/2El 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; ArgentinaFil: 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; ArgentinaFil: 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; ArgentinaFil: 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; ArgentinaFil: Ballesteros, Yolanda. Universidad Pontificia Comillas; EspañaFil: del Real Romero, Juan Carlos. Universidad Pontificia Comillas; EspañaAsociacion Argentina de Mecanica Computacional2022-11info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/210741Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Ballesteros, Yolanda; et al.; Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales; Asociacion Argentina de Mecanica Computacional; Mecanica Computacional; 39; 7; 11-2022; 199-2102591-3522CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/6326info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-10-22T11:31:47Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/210741instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-10-22 11:31:48.019CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
Fault detection on composite material based on acoustic signals and artificial neural networks
title Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
spellingShingle Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
Tais, Carlos Esteban
DETECCION DE FALLAS
NIVEL DE PRESION SONORA
REDES NEURONALES
title_short Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
title_full Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
title_fullStr Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
title_full_unstemmed Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
title_sort Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales
dc.creator.none.fl_str_mv Tais, Carlos Esteban
Fontana, Juan Manuel
Molisani Yolitti, Leonardo
O'brien, Ronald Julián
Ballesteros, Yolanda
del Real Romero, Juan Carlos
author Tais, Carlos Esteban
author_facet Tais, Carlos Esteban
Fontana, Juan Manuel
Molisani Yolitti, Leonardo
O'brien, Ronald Julián
Ballesteros, Yolanda
del Real Romero, Juan Carlos
author_role author
author2 Fontana, Juan Manuel
Molisani Yolitti, Leonardo
O'brien, Ronald Julián
Ballesteros, Yolanda
del Real Romero, Juan Carlos
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv DETECCION DE FALLAS
NIVEL DE PRESION SONORA
REDES NEURONALES
topic DETECCION DE FALLAS
NIVEL DE PRESION SONORA
REDES NEURONALES
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/2.3
https://purl.org/becyt/ford/2
https://purl.org/becyt/ford/2.2
https://purl.org/becyt/ford/2
dc.description.none.fl_txt_mv 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
description 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.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-11
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/210741
Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Ballesteros, Yolanda; et al.; Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales; Asociacion Argentina de Mecanica Computacional; Mecanica Computacional; 39; 7; 11-2022; 199-210
2591-3522
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/210741
identifier_str_mv Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Ballesteros, Yolanda; et al.; Detección de fallas mediante señales acústicas en vigas de material compuesto usando redes neuronales artificiales; Asociacion Argentina de Mecanica Computacional; Mecanica Computacional; 39; 7; 11-2022; 199-210
2591-3522
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/6326
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Asociacion Argentina de Mecanica Computacional
publisher.none.fl_str_mv Asociacion Argentina de Mecanica Computacional
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1846781925440618496
score 12.982451

Publicaciones similares