Lamb Wave-Minimum Sampling Variance Particle Filter-Based Fatigue Crack Prognosis.

التنبؤ بشروخ الكلال القائم على موجات لامب ومرشح الجسيمات ذي الحد الأدنى لتباين أخذ العينات.

Clicks: 335
ID: 49634
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #539 of 1,694 articles by views in sensors

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 1,694 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Fatigue cracks are one of the common failure types of key aircraft components, and they are the focus of prognostics and health management (PHM) systems. Monitoring and prediction of fatigue cracks show great application potential and economic benefit in shortening aircraft downtime, prolonging service life, and enhancing maintenance. However, the fatigue crack growth process is a non-linear non-Gaussian dynamic stochastic process, which involves a variety of uncertainties. Actual crack initiation and growth sometimes deviate from the results of fracture mechanics analysis. The Lamb wave-particle filter (LW-PF) fatigue-crack-life prediction based on piezoelectric transducer (PZT) sensors has the advantages of simple modeling and on-line prediction, making it suitable for engineering applications. Although the resampling algorithm of the standard particle filter (PF) can solve the degradation problem, the discretization error still exists. To alleviate the accuracy decrease caused by the discretization error, a Lamb wave-minimum sampling variance particle filter (LW-MSVPF)-based fatigue crack life prediction method is proposed and validated by fatigue test of the attachment lug in this paper. Sampling variance (SV) is used as a quantitative index to analyze the difference of particle distribution before and after resampling. Compared with the LW-PF method, LW-MSVPF can increase the prediction accuracy with the same computational cost. By using the minimum sampling variance (MSV) resampling method, the original particle distribution is retained to a maximum degree, and the discretization error is significantly reduced. Furthermore, LW-MSVPF maintains the characteristic of dimensional freedom, which means a broader application in on-line prognosis for more complex structures.
تُعد شقوق الكلال أحد أنماط الفشل الشائعة في المكونات الرئيسية للطائرات، وتُمثل محط التركيز الأساسي لأنظمة التنبؤ وإدارة السلامة الفنية (PHM). ويُظهر رصد شقوق الكلال والتنبؤ بها إمكانات تطبيقية واعدة وجدوى اقتصادية كبيرة في تقليص فترات توقف الطائرات، وإطالة عمرها التشغيلي، وتعزيز عمليات الصيانة. ومع ذلك، فإن عملية نمو شقوق الكلال هي عملية تصادفية ديناميكية غير خطية وغير غاوسية، تنطوي على أوجه متعددة من عدم اليقين. كما ينحرف نشوء الشقوق ونموها الفعلي أحيانًا عن نتائج تحليلات ميكانيكا الكسر. تتميز طريقة التنبؤ بعمر شقوق الكلال القائمة على موجات لامب ومرشح الجسيمات (LW-PF) والمستندة إلى مستشعرات المحولات الكهروإجهادية (PZT) بمزايا النمذجة البسيطة والتنبؤ الفوري، مما يجعلها ملائمة للتطبيقات الهندسية. ورغم أن خوارزمية إعادة أخذ العينات في مرشح الجسيمات القياسي (PF) يمكنها معالجة مشكلة التدهور، إلا أن خطأ التقطيع يظل قائمًا. وللحد من انخفاض الدقة الناجم عن خطأ التقطيع، تقترح هذه الورقة طريقة للتنبؤ بعمر شقوق الكلال قائمة على موجات لامب ومرشح الجسيمات ذي التباين الأدنى لأخذ العينات (LW-MSVPF)، وقد جرى التحقق من صحتها تجريبيًا عبر اختبار كلال لعروة التثبيت. ويُستخدم تباين أخذ العينات (SV) كمؤشر كمي لتحليل التباين في توزيع الجسيمات قبل إعادة أخذ العينات وبعدها. وبالمقارنة مع طريقة LW-PF، تتيح طريقة LW-MSVPF زيادة دقة التنبؤ بالتكلفة الحسابية نفسها. ومن خلال استخدام طريقة إعادة أخذ العينات ذات التباين الأدنى (MSV)، يتم الحفاظ على التوزيع الأصلي للجسيمات إلى أقصى حد، ويتقلص خطأ التقطيع تقلصًا كبيرًا. علاوة على ذلك، تحافظ طريقة LW-MSVPF على خاصية حرية الأبعاد، مما يتيح نطاق تطبيق أوسع في التنبؤ الفوري للهياكل الأكثر تعقيدًا.
Reference Key
yang2019lambsensors Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Yang, Weibo;Gao, Peiwei;
Journal sensors
Year 2019
DOI
E1070
URL
Keywords
fatigue crack growth piezoelectric transducer lamb wave minimum sampling variance particle filter prognostics and health management type 2 diabetes bariatric surgery metabolic control time-within-remission range

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.