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자료유형
학술저널
저자정보
Rizzo, Piervincenzo (NDE & Structural Health Monitoring Laboratory, Department of Structural Engineering, University of California) Lanza di Scalea, Francesco (NDE & Structural Health Monitoring Laboratory, Department of Structural Engineering, University of California)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제2권 제3호
발행연도
2006.1
수록면
253 - 274 (22page)

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The structural monitoring of multi-wire strands is of importance to prestressed concrete structures and cable-stayed or suspension bridges. This paper addresses the monitoring of strands by ultrasonic guided waves with emphasis on the signal processing and automatic defect classification. The detection of notch-like defects in the strands is based on the reflections of guided waves that are excited and detected by magnetostrictive ultrasonic transducers. The Discrete Wavelet Transform was used to extract damage-sensitive features from the detected signals and to construct a multi-dimensional Damage Index vector. The Damage Index vector was then fed to an Artificial Neural Network to provide the automatic classification of (a) the size of the notch and (b) the location of the notch from the receiving sensor. Following an optimization study of the network, it was determined that five damage-sensitive features provided the best defect classification performance with an overall success rate of 90.8%. It was thus demonstrated that the wavelet-based multidimensional analysis can provide excellent classification performance for notch-type defects in strands.
#multi-wire strands #guided ultrasonic waves #damage index #feature extraction #discrete wavelet transform #artificial neural networks

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