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저자정보
Thanh-Canh Huynh (Duy Tan University) Thanh-Truong Nguyen (Ho Chi Minh City University of Technology) Jeong-Tae Kim (Pukyong National University) Quoc-Bao Ta (Pukyong National University) Duc-Duy Ho (Ho Chi Minh City University of Technology) Thi Tuong Vy Phan (Duy Tan University)
저널정보
국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.28 No.1
발행연도
2021.1
수록면
69 - 87 (19page)

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The piezoelectric-based smart interface technique has shown promising prospects for electro-mechanical impedance (EMI)-based damage detection with various successful applications. During the process of EMI monitoring and damage identification, the operational functionality of the smart interface device is a major concern. In this study, common functional degradations that occurred in the smart interface are diagnosed using a deep learning-based method. Firstly, the effect of functional degradations on the EMI responses is analytically discussed. Secondly, a critical structural joint is selected as the test structure from which EM measurement using the smart interface is conducted. Thirdly, a numerical model corresponding to the experimental model is established and updated to reproduce the measured EMI responses. By using the updated numerical model, the EMI responses of the smart interface under the common functional degradations, such as the shear lag effect, the adhesive debonding, the sensor breakage, and the interface detaching, are simulated; then, the functional degradation-induced EMI changes are characterized. Finally, a convolutional neural network (CNN)-based functional assessment method is newly proposed for the smart interface. The CNN can automatically extract and directly learn optimal features from the raw EMI signals without preprocessing. The CNN is trained and tested using the datasets obtained from the updated numerical model. The obtained results show that the proposed method was successful to classify four types of common defects in the smart interface, even under the effect of noises.
#CNN #debonding #deep learning #degradation #diagnosis #electromechanical #impedance characteristics #impedance method #piezoelectric sensor #sensor fault #shear lag #smart interface

목차

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참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Demi Ai / 2017 / Diagnosis and validation of damaged piezoelectric sensor in electromechanical impedance technique / Journal of Intelligent Material Systems and Structures 28(7):837~850 Crossref Mohsen Azimi / 2020 / Structural health monitoring using extremely compressed data through deep learning / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 35(6):597~614 Crossref Suresh Bhalla / 2013 / A refined shear lag model for adhesively bonded piezo-impedance transducers / Journal of Intelligent Material Systems and Structures 24(1):33~48 Crossref Victor Giurgiutiu / 2002 / Piezoelectric Wafer Embedded Active Sensors for Aging Aircraft Structural Health Monitoring / Structural Health Monitoring 1(1):41~61 Crossref Matthieu Gresil / 2012 / Predictive modeling of electromechanical impedance spectroscopy for composite materials / Structural Health Monitoring 11(6):671~683 Crossref

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