S'abonner

A damage identification technique for beam-like and truss structures based on FRF and Bat Algorithm - 13/11/18

Doi : 10.1016/j.crme.2018.09.003 
Roumaissa Zenzen a, Idir Belaidi a, Samir Khatir b, Magd Abdel Wahab c, d,
a Department of Mechanical Engineering, University M'hamed Bougara Boumerdes, LEMI Laboratory, Research Team Modelling and Simulation in Mechanical Engineering, 35000 Boumerdes, Algeria 
b Department of Electrical Energy, Systems and Automation, Faculty of Engineering and Architecture, Ghent University, Belgium 
c Institute of Research and Development, Duy Tan University, 03 Quang Trung, Da Nang, Viet Nam 
d Soete Laboratory, Faculty of Engineering and Architecture, Ghent University, Technologiepark Zwijnaarde 903, B-9052 Zwijnaarde, Belgium 

Corresponding author at: Soete Laboratory, Faculty of Engineering and Architecture, Ghent University, Technologiepark Zwijnaarde 903, B-9052 Zwijnaarde, Belgium.Soete LaboratoryFaculty of Engineering and ArchitectureGhent UniversityTechnologiepark Zwijnaarde 903ZwijnaardeB-9052Belgium

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 14
Iconographies 16
Vidéos 0
Autres 0

Abstract

In this paper, a Structural Health Monitoring (SHM) technique for damage identification in beam-like and truss structures using Frequency Response Function (FRF) data coupled with optimization techniques is presented. Genetic Algorithm (GA) and Bat Algorithm (BA) are used to estimate the location and severity of damage. The damage in the structures is simulated by reduction in rigidity of specific members. Both optimization techniques are coupled with modelled structures using Finite Element Method (FEM). The approach is based on minimizing an objective function by comparing measured and calculated FRFs. The results show that better accuracy is obtained using BA than using GA in terms of precision and computational time. Furthermore, it is found that the proposed approach provides faster solution than other approaches in the literature.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Damage identification, Frequency Response Function, Genetic Algorithm, Finite element method, Bat Algorithm


Plan


© 2018  Académie des sciences. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 346 - N° 12

P. 1253-1266 - décembre 2018 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Effect of particle shape on micro- and mesostructure evolution of granular assemblies under biaxial loading conditions
  • Jianqiu Tian, Enlong Liu
| Article suivant Article suivant
  • Editorial Board

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.