A cantilever beam with a breathing crack is studied to improve the breathing crack identification sensitivity by the parametric optimization of sample entropy and wavelet transformation. Crack breathing is a special bi-linear phenomenon experienced by fatigue cracks which are under dynamic loadings. Entropy is a measure, which can quantify the complexity or irregularity in system dynamics, and hence employed to quantify the bi-linearity/irregularity of the vibration response, which is induced by the breathing phenomenon of a fatigue crack. To improve the sensitivity of entropy measurement for crack identification, wavelet transformation is merged with entropy. The crack identification is studied under different sinusoidal excitation frequencies of the cantilever beam. It is found that, for the excitation frequencies close to the first modal frequency of the beam structure, the method is capable of detecting only 22% of the crack depth percentage ratio with respect to the thickness of the beam. Using parametric optimization of sample entropy and wavelet transformation, this crack identification sensitivity is improved up to 8%. The experimental studies are carried out, and experimental results successfully validate the numerical parametric optimization process.
Kriging surrogate model provides explicit functions to represent the relationships between the inputs and outputs of a linear or nonlinear system, which is a desirable advantage for response estimation and parameter identification in structural design and model updating problem. However, little research has been carried out in applying Kriging model to crack identification. In this work, a scheme for crack identification based on a Kriging surrogate model is proposed. A modified rectangular grid (MRG) is introduced to move some sample points lying on the boundary into the internal design region, which will provide more useful information for the construction of Kriging model. The initial Kriging model is then constructed by samples of varying crack parameters (locations and sizes) and their corresponding modal frequencies. For identifying crack parameters, a robust stochastic particle swarm optimization (SPSO) algorithm is used to find the global optimal solution beyond the constructed Kriging model. To improve the accuracy of surrogate model, the finite element (FE) analysis soft ANSYS is employed to deal with the re-meshing problem during surrogate model updating. Specially, a simple method for crack number identification is proposed by finding the maximum probability factor. Finally, numerical simulations and experimental research are performed to assess the effectiveness and noise immunity of this proposed scheme.
The purpose of the present work is to establish a method for predicting the location and depth of a crack in a circular cross section beam by only considering the frequencies of the cracked beam. An accurate knowledge of the material properties is not required. The crack location and size is identified by finding the point of intersection of pulsation ratio contour lines of lower vertical and horizontal modes. This process is presented and numerically validated in the case of a simply supported beam with various crack locations and sizes. If the beam has structural symmetry, the identification of crack location is performed by adding an off-center placed mass to the simply supported beam. In order to avoid worse diagnostic, it was demonstrated that a robust identification of crack size and location is possible if two tests are undertaken by adding the mass at the left and then right end of the simply supported beam. Finally, the pulsation ratio contour lines method is generalized in order to be extended to the case of rectangular cross section beams or more complex structures.
A developed hybrid method for crack identification of beams is presented. Based on the Euler-Bernouli beam theory and concepts of fracture mechanics, governing equation of the cracked beams is reformulated. Finite element (FE) method as a powerful numerical tool is used to discritize the equation in space domain. After transferring the equations from time domain to frequency domain, frequencies and mode shapes of the beam are obtained. Efficiency of the governed equation for free vibration analysis of the beams is shown by comparing the results with those available in literature and via ANSYS software. The used equation yields to move the influence of cracks from the stiffness matrix to the mass matrix. For crack identification measured data are produced by applying random error to the calculated frequencies and mode shapes. An objective function is prepared as root mean square error between measured and calculated data. To minimize the function, hybrid genetic algorithms (GAs) and particle swarm optimization (PSO) technique is introduced. Efficiency, Robustness, applicability and usefulness of the mixed optimization numerical tool in conjunction with the finite element method for identification of cracks locations and depths are shown via solving different examples.
In this study, a new damage identification method for beam-like structures with a fatigue crack is proposed. which does not require comparative measurement on an intact structure but require several measurements at different level of excitation forces on the cracked structure. The idea comes from the fact that dynamic behavior of a structure with a fatigue crack changes with the level of the excitation force. The 2$^{nd}$ spatial derivatives of frequency response functions along the longitudinal direction of a beam are used as the sensitive indicator of crack existence. Then, weighting function is employed in the averaging process in frequency domain to account for the modal participation of the differences between the dynamic behavior of a beam with a fatigue crack at the low excitation and one at the high excitation. Subsequently, a damage index is defined such that the location and level of the crack may be identified. It is shown from the analysis of vibration measurements in this study that comparison of frequency response characteristics of a beam with a single fatigue crack at different level of excitation forces enables an effective detection of the crack.
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.
A composite element method (CEM) is presented to analyze the free and forced vibrations of a cracked Euler-Bernoulli beam with axial force. The cracks are introduced by using Christides and Barr crack model with an adjustment on one crack parameter. The effects of the cracks and axial force on the reduction of natural frequencies and the dynamic responses of the beam are investigated. The time response sensitivities with respect to the crack parameters (i.e., crack location, crack depth) and the axial force are calculated. The natural frequencies obtained from the proposed method are compared with the analytical results in the literature, and good agreement is found. This study shows that the cracks in the beam may have significant effects on the dynamic responses of the beam. In the inverse problem, a response sensitivity-based model updating method is proposed to identify both a single crack and multiple cracks from measured dynamic responses. The cracks can be identified successfully even using simulated noisy acceleration responses.
It is well known that the analytical vibration characteristic of a cracked beam depends largely on the crack model. In the forward analysis, an improved and simplified approach in modeling discrete open cracks in beams is presented. The effective length of the crack zone on both sides of a crack with stiffness reduction is formulated in terms of the crack depth. Both free and forced vibrations of cracked beams are studied in this paper and the results from the proposed modified crack model and other existing models are compared. The modified crack model gives very accurate predictions in the modal frequencies and time responses of the beams particularly with overlaps in the effective lengths with reduced stiffness. In the inverse analysis, the response sensitivity with respect to damage parameters (the location and depth of crack, etc.) is derived. And the dynamic response sensitivity is used to update the damage parameters. The identified results from both numerical simulations and experiment work illustrate the effectiveness of the proposed method.
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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