Un enfoque bayesiano para la ubicación de la fuente de emisión acústica modal

A Bayesian Approach to Modal Acoustic Emission Source Location

Contenido principal del artículo

Resumen

La Emisión Acústica Modal (MAE) es una rama de la Emisión Acústica (AE) con capacidades probadas para el Monitoreo de la Salud Estructural (SHM) de estructuras similares a placas. La MAE se diferencia de la AE en que la MAE utiliza la comprensión de la propagación de la onda para caracterizar y localizar la fuente. El análisis de la forma de onda incluye el uso de técnicas de frecuencia de tiempo para determinar el Tiempo de Llegada (TOA) de los diferentes modos. En este documento se propone el uso de la inferencia bayesiana para cuantificar la incertidumbre en la localización de la fuente para dos técnicas diferentes de localización del MAE. La primera técnica utiliza sólo el TOA del modo extensional (simétrico), mientras que la segunda técnica utiliza el TOA tanto del modo extensional como del modo flexural (antisimétrico). La ondícula de Morlet se utiliza para determinar el escalograma de la forma de onda. El escalograma se reasigna y se utiliza la Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC) para muestrear la distribución posterior construida a través de la inferencia bayesiana. Los resultados se presentan a partir de la localización de las roturas de la mina del lápiz (PLBs) en una placa de aluminio de 1/8in de espesor y 36in por 36in. Los resultados muestran que el uso del TOA de sólo el modo simétrico conduce a un nivel más bajo de incertidumbre en comparación con el uso de ambos modos de extensión y flexión, debido a la dificultad de evaluar el tiempo de llegada del modo de flexión.

Palabras clave

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Referencias
Aggelis, D.G., and Matikas, T.E. Effect of plate wave dispersion on the acoustic emission parameters in metals. Comput. Struct. 98–99 (2012) 17–22.
Aki, K., and Richards, P. (2002), Quantitative Seismology, 2nd ed., W. H. Freeman and Company, San Francisco.

Alleyne, D., and Cawley, P. (1991) A two-dimensional Fourier transform method for measurement of propagating multimode signals,” J. Acoust. Soc. Am., 89, 1159–1168.

Auger, F., and Flandrin, P. (1995). Improving the readability of time-frequency and time-scale representations by the reassignment method. Signal Processing, IEEE Transactions on, 43(5), 1068-1089.Scruby, C. (1987) An introduction to acoustic emission, Journal of Physics E: Scientific Instruments 20: 946-953.

Bao, J. (2003) Lamb wave generation and detection with piezoelectric wafer active sensors. Ph.D. Thesis, College of Engineering and Information Technology, University of South Carolina Beck JL, Katafygiotis LS. Updating models and their uncertainties. I: Bayesian statistical framework. J Eng Mech 1998;124:455–61.

Chib S, Greenberg E. Understanding the Metropolis–Hastings algorithm. Am Statist 1995;49:327–35.
Cuadra, J., Vanniamparambil, P. A., Servansky, D., Bartoli, I., and Kontsos, A. (2015). Acoustic emission source modeling using a data-driven approach. Journal of Sound and Vibration.

Eisenhardt, C., Jacobs, L., and Qu, J. (1999) Application of laser ultrasonics to develop dispersion curves for elastic plates, J. Appl. Mech., 66, 1043–1045.

Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., and Rubin, D. B. (2004). Posterior simulation Chapter 11, Bayesian data analysis, CRC Press, Boca Raton, FL, 296–297. [1] ASCE.
Report Card for America's Infrastructure. American Society of Civil Engineers (ASCE); 2009.

Giurgiutiu, V. (2008) Structural Health Monitoring with Piezoelectric Wafer Active Sensors: Academic Press (an Imprint of Elsevier)
Godinez-Azcuaga, V., Inman, D., Ziehl, P., Giurgiutiu, V., Nanni, A. (2011) Recent advances in the development of a self-powered wireless sensor network for structural health prognosis. In: Wu HF, editor. 1 ed. San Diego, California, USA: SPIE; p. 798325-7.

Goodman, L. (1952) Circular-crested vibrations of an elastic solid bounded by two parallel planes, Proc. 1st U. S. Nat. Congr. Appl. Mech.

Gorman, M. and Prosser, W. (1991) AE Source Orientation by Plate Wave Analysis, Journal of Acoustic Emission, Vol. 9(4), (1991) pp. 283-288.

Goupillaud, P., Grossmann, A., and Morlet, J. (1984). Cycle-octave and related transforms in seismic signal analysis. Geoexploration, 23(1), 85-102.

Graff, K. (1975) Wave motion in elastic solids (Ohio State University Press, Columbus).

Grosamann, A. and Morlet, J. (1984) Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape, SIAM J. Math., vol. 15. pp. 723-736.
Jaynes, E. (2003) Probability Theory: The Logic of Science. Cambridge University Press.

Kennedy M, O’Hagan A. Bayesian calibration of computer models. J Roy Statist Soc Ser B: Statist Methodol 2001;63:425–64.

Klaes, M. (1978) in Journées d'Etudes sur l'Emission Acoustique, INSA de Lyon (France).

Nair, A. and C. S. Cai (2010). Acoustic emission monitoring of bridges: Review and case studies Engineering Structures 32(6): 1704-1714.

Niethammer, M., Jacobs, L., Qu, J., and Jarzynski, J. (2000 Time-Frequency Representation of Lamb Waves Using the Reassigned Spectrogram, J. Acoust. Soc. Am., 107, pp. L19–L24 Niri ED, Salamone S. A probabilistic framework for acoustic emission source localization in plate-like structures. Smart Materials and Structures. 2012;21:035009.

Ozevin, D., and Harding, J. (2012). Novel leak localization in pressurized pipeline networks using acoustic emission and geometric connectivity. International Journal of Pressure Vessels and Piping, 92, 63-69.

O’Hagan, A., and Oakley, J. (2004). “Probability is perfect, but we can’t elicit it perfectly.” Reliab. Eng. Syst. Saf., 85(1–3), 239–248.
Robert CP, Casella G. Monte Carlo statistical methods 2nd ed.. Springer Verlag; 2004.

Rose J L 1999 Ultrasonic Waves in Solid Media (Cambridge: Cambridge University Press).

Schumacher, T., Straub, D., Higgins, C. (2012). Toward a probabilistic acoustic emission source location algorithm: A Bayesian approach. Journal of Sound and Vibration, Vol. 331(19), pp. 4233-4245.

Shigeishi, M., S. Colombo, K. J. Broughton, H. Rutledge, A. J. Batchelor and M. C. Forde (2001). Acoustic emission to assess and monitor the integrity of bridges, Construction and Building Materials 15(1): 35-49.

Teolis, A. (1998), Computational signal processing with wavelets, Birkhauser, pp. 65.
Yan, Gang, and Jianfei Tang. (2013) "A Bayesian approach for acoustic emission source location in plate-like structure." Singapore International NDT Conference & Exhibition, 19-20 July 2013.

Zárate, B. A., Caicedo, J. M., Yu, J., and Ziehl, P. (2012). Probabilistic Prognosis of Fatigue Crack Growth Using Acoustic Emission Data. Journal of Engineering Mechanics, 138(9). Chicago.

Zárate, B. A., Pollock, A., Momeni, S., and Ley, O. (2015). Structural health monitoring of liquid-filled tanks: a Bayesian approach for location of acoustic emission sources. Smart Materials and Structures, 24(1), 015017.
Sistema OJS - Metabiblioteca |