Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora

Autores
Zapico, Adriana Maria; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Del Real Romero, Juan Carlos; Ballesteros, Yamila; Ponso, Nicolás
Año de publicación
2011
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Fil: Zapico, Adriana Maria. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina
Fil: O'brien, Ronald Julián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina
Fil: Del Real Romero, Juan Carlos. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; España
Fil: Ballesteros, Yamila. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; España
Fil: Ponso, Nicolás. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Materia
DIAGNOSTICO DE FALLAS
REDES NEURONALES
ACUSTICA
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:11336/196790
Acceder
id CONICETDig_e48f51ee89e4feb3eadfadef2e20423f
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/196790
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonoraZapico, Adriana MariaMolisani Yolitti, LeonardoO'brien, Ronald JuliánDel Real Romero, Juan CarlosBallesteros, YamilaPonso, NicolásDIAGNOSTICO DE FALLASREDES NEURONALESACUSTICAhttps://purl.org/becyt/ford/2.3https://purl.org/becyt/ford/2El 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.Fil: Zapico, Adriana Maria. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; ArgentinaFil: O'brien, Ronald Julián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; ArgentinaFil: Del Real Romero, Juan Carlos. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; EspañaFil: Ballesteros, Yamila. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; EspañaFil: Ponso, Nicolás. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaAsociación Argentina de Mecánica Computacional2011-11info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/196790Zapico, Adriana Maria; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Del Real Romero, Juan Carlos; Ballesteros, Yamila; et al.; Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora; Asociación Argentina de Mecánica Computacional; Mecanica Computacional; 30; 42; 11-2011; 3271-32761666-60702591-3522CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/3983info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-10-22T11:27:59Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/196790instacron: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 11:27:59.601CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora
title Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora
spellingShingle Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora
Zapico, Adriana Maria
DIAGNOSTICO DE FALLAS
REDES NEURONALES
ACUSTICA
title_short Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora
title_full Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora
title_fullStr Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora
title_full_unstemmed Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora
title_sort Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora
dc.creator.none.fl_str_mv Zapico, Adriana Maria
Molisani Yolitti, Leonardo
O'brien, Ronald Julián
Del Real Romero, Juan Carlos
Ballesteros, Yamila
Ponso, Nicolás
author Zapico, Adriana Maria
author_facet Zapico, Adriana Maria
Molisani Yolitti, Leonardo
O'brien, Ronald Julián
Del Real Romero, Juan Carlos
Ballesteros, Yamila
Ponso, Nicolás
author_role author
author2 Molisani Yolitti, Leonardo
O'brien, Ronald Julián
Del Real Romero, Juan Carlos
Ballesteros, Yamila
Ponso, Nicolás
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv DIAGNOSTICO DE FALLAS
REDES NEURONALES
ACUSTICA
topic DIAGNOSTICO DE FALLAS
REDES NEURONALES
ACUSTICA
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/2.3
https://purl.org/becyt/ford/2
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
Fil: Zapico, Adriana Maria. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina
Fil: O'brien, Ronald Julián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina
Fil: Del Real Romero, Juan Carlos. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; España
Fil: Ballesteros, Yamila. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; España
Fil: Ponso, Nicolás. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
description 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.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-11
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/11336/196790
Zapico, Adriana Maria; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Del Real Romero, Juan Carlos; Ballesteros, Yamila; et al.; Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora; Asociación Argentina de Mecánica Computacional; Mecanica Computacional; 30; 42; 11-2011; 3271-3276
1666-6070
2591-3522
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/196790
identifier_str_mv Zapico, Adriana Maria; Molisani Yolitti, Leonardo; O'brien, Ronald Julián; Del Real Romero, Juan Carlos; Ballesteros, Yamila; et al.; Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora; Asociación Argentina de Mecánica Computacional; Mecanica Computacional; 30; 42; 11-2011; 3271-3276
1666-6070
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/3983
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 Asociación Argentina de Mecánica Computacional
publisher.none.fl_str_mv Asociación Argentina de Mecánica 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_ 1846781853836509184
score 12.982451

Publicaciones similares