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
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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