메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이다운 (Kumoh National Institute of Technology) 한장우 (Kumoh National Institute of Technology) 김흥수 (Dongguk University) 손정우 (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제31권 제6호(통권 263호)
발행연도
2021.12
수록면
684 - 691 (8page)
DOI
10.5050/KSNVE.2021.31.6.684

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In the present work, a new method to classify healthy and damaged composite structures using experimentally obtained structural vibration data is proposed and evaluated. After fabricating healthy and damaged laminated composite beam specimens, structural vibration data for fixed-free boundary conditions is experimentally obtained via random excitation. The measured vibration signals are converted into images using a Short-Time Fourier Transform and used as input data for learning and testing. First, an autoencoder is used to detect the presence of damage. The autoencoder model is trained using the vibration data of the healthy composite structure. The vibration data of a healthy composite structure is input to the trained autoencoder model with the data of a damaged composite structure, and errors between the input and output data are compared to detect the presence of damage. Second, a convolutional neural network model is used to classify the healthy and damaged composite structures with two different damage locations. This study confirms that the proposed technique can effectively detect and locate damage in composite structures.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터 획득
3. 탐지 및 분류
4. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0