Crack identification in short shafts using wavelet-based element and neural networks

Xiang, Jiawei; Chen, Xuefeng; Yang, Lianfa

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자료유형: 학술저널

저자정보: Xiang, Jiawei (School of Mechantronic Engineering, Guilin University of Electronic Technology, State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering [Xi'an Jiaotong University]) Chen, Xuefeng (State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering [Xi'an Jiaotong University]) Yang, Lianfa (School of Mechantronic Engineering, Guilin University of Electronic Technology)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제33권 제5호

발행연도: 2009.1

수록면: 543 - 560 (18page)

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The rotating Rayleigh-Timoshenko beam element based on B-spline wavelet on the interval (BSWI) is constructed to discrete short shaft and stiffness disc. The crack is represented by non-dimensional linear spring using linear fracture mechanics theory. The wavelet-based finite element model of rotor system is constructed to solve the first three natural frequencies functions of normalized crack location and depth. The normalized crack location, normalized crack depth and the first three natural frequencies are then employed as the training samples to achieve the neural networks for crack diagnosis. Measured natural frequencies are served as inputs of the trained neural networks and the normalized crack location and depth can be identified. The experimental results of fatigue crack in short shaft is also given.

#short shaft #wavelet-based element #neural networks #crack identification

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이 논문의 저자 정보

Xiang, Jiawei

소속기관 College of Mechanical & Electrical Engineering, Wenzhou University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 6 이용수 19

Chen, Xuefeng

소속기관 Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, Xi'an Jiaotong University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 7 이용수 4

Yang, Lianfa

소속기관 Faculty of Mechanical & Electrical Engineering, Guilin University of Electronic Technology

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 2 이용수 1

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