Olympio, K.R.;Blender, F.;Holz, M.;Kommer, A.;Vetter, R.
Advances in aircraft and spacecraft science
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제5권2호
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pp.277-294
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2018
In the space industry, structures undergo several vibration and acoustic tests in order to verify their design and give confidence that they will survive the launch and other critical in-orbit dynamic scenarios. At component level, vibration tests are conducted with the aim to reach local or global interface loads without exceeding the design loads. So, it is often necessary to control and limit the input based on a load criterion. This means the test engineer should be able to assess the interface loads, even when load cannot be measured. This paper presents various approaches to evaluate interface loads using measured accelerations and by referring to mass operators. Various methods, from curve fitting techniques to finite element-based methods are presented. The methods are compared using signals with known imperfection to identify strengths and weaknesses of each mass operator definition.
The performance of the piezoelectric patches as vibration control elements depends on the shunting electronics which are designed to dissipate vibration energy through a resistive element. In this study, tuning of the shunting circuits is performed based on the wave propagation characteristics. Optimization of the electronic component is performed depending on the dynamic and geometric properties which include boundary conditions and position of the shunted piezoelectric patch relative to the structure. The developed tuning methods showed superior capabilities in minimizing structural vibration and noise radiation compared to other tuning methods. The tuned circuits are relatively insensitive to changes in modal properties and boundary conditions.
In this paper, vibration-based methods to monitor damage in foundation-structure interface of harbor caisson structure are presented. The following approaches are implemented to achieve the objective. Firstly, vibration-based damage monitoring methods utilizing a variety of vibration features are selected for harbor caisson structure. Autoregressive (AR) model for time-series analysis and power spectral density (PSD) for frequency-domain analysis are selected to detect the change in the caisson structure. Also, the changes in modal parameters such as natural frequency and mode shape are examined for damage monitoring in the structure. Secondly, the feasibility of damage monitoring methods is experimentally examined on an un-submerged lab-scaled mono-caisson. Finally, numerical analysis of un-submerged mono-caisson, submerged mono-caisson and un-submerged interlocked multiple-caissons are carried out to examine the effect of boundary-dependent parameters on the damage monitoring of harbor caisson structures.
Recently, problems with excessive vibration of the radar masts of large bulk carriers and crude oil tankers have frequently been reported. This paper explores a design method to avoid the resonance of a radar mast installed on a large ship using various design of experiment (DOE) methods. A local vibration test was performed during an actual sea trial to determine the excitation sources of the vibration related to the resonant frequency of the radar mast. DOE methods such as the orthogonal array (OA) and Latin hypercube design (LHD) methods were used to analyze the Pareto effects on the radar mast vibration. In these DOE methods, the main vibration performances such as the natural frequency and weight of the radar mast were set as responses, while the shape and thickness of the main structural members of the radar mast were set as design factors. From the DOE-based Pareto effect results, we selected the significant structural members with the greatest influence on the vibration characteristics of the radar mast. Full factorial design (FFD) was applied to verify the Pareto effect results of the OA and LHD methods. The design of the main structural members of the radar mast to avoid resonance was reviewed, and a normal mode analysis was performed for each design using the finite element method. Based on the results of this normal mode analysis, we selected a design case that could avoid the resonance from the major excitation sources. In addition, a modal test was performed on the determined design to verify the normal mode analysis results.
In this paper, the measurement method of the decoupling performance of a underwater decoupling material is studied. First, the simple vibro-acoustic coupled model of a multi-layered underwater decoupling material attached to a plate is analytically derived using impedance transfer matrix. Two test methods are introduced using the theoretical expression of the simple model. One is based on the ratio of the plate vibration and the radiated pressure under impact excitation of the plate. The other is based on the reciprocity theorem and uses the ratio of the incident pressure and the plate vibration under projector excitation in water. Some measurements are carried out according to the test methods using a pulse tube. The test results show the advantages and disadvantages of two methods. It is also shown that the combination of impact and projector excitation methods may be a useful tool to evaluate the performance of a underwater decoupling material.
Many induction motor broken bar diagnosis methods are based on evaluating special components in machine signals spectrums. Current, power, flux, etc are among these signals. Frequencies related to a broken rotor fault are slip dependent, therefore, correct diagnosis of fault - especially when obtrusive frequency components are present - depends on accurate determination of motor velocity and slip. The traditional methods typically require several sensors that should be pre-installed in some cases. This paper presents a diagnosis method based on only a vibration sensor. Motor velocity oscillation due to a broken rotor causes frequency components at twice slip frequency difference around speed frequency in vibration spectrum. Speed frequency and its harmonics as well as twice supply frequency, can easily and accurately be found in a vibration spectrum, therefore th motor slip can be computed. Now components related to rotor fault can be found. It is shown that a trained neural network - as a substitute for an expert person - can easily categorize the existence and the severity of a fault according to the features extracted from the presented method. This method requires no information about th motor internal and has been able to diagnose correctly in all the laboratory tests.
This paper is concerned with the comparison of substructure synthesis methods based on global and local coordinates. The substructure synthesis methods based on the global coordinates were first proposed for the dynamic analysis of complex structure and the substructure synthesis method based on the local coordinates was proposed to solve the dynamic problem of tree-like structure. However, the conceptual difference between two methods in solving the dynamic problem has never been explained. In this paper, a structure consisting of two beams is considered to show the conceptual difference of two methods. The dynamic formulation shows the characteristics and differences of two methods explicitly. The procedure for choosing proper substructure modes in each method is also explained in detail. In addition, the advantage of the substructure synthesis method based on the local coordinate system is discussed based on the numerical example. Numerical examples show how two methods are applied to the addressed problem.
This study was intended to measure and analyze hand-transmitted vibrations from cultivator in idle and operation modes for three different types of field works. Based on this analysis a time for the white finger syndrome to appear on 10% of the operators was estimated assuming that their daily exposure is 3 hours. The 4 methods to reduce the hand vibration were also proposed and compared with each other. The results of the study were summarized as follows : The highest vibration level was recorded during trenching operation, resulting in a total average vibration of 11.5 m/s$^2$. Followings were 7.6 m/s$^2$ during rotary tillage and 7.0 m/s$^2$ for weeding. When exposed to these levels of vibrations three hours a day, the white finger syndrome is likely to appear in 4 years for trenching, 6.2 years for rotary tillage and 6.8 years for weeding operations. Isolation of hand vibration performed by a rubber pad, anti-vibration gloves, a handle anti-vibration device and engine mounts were respectively 15.7%, 16.5%. 26.1% and 27.0%, resulting in most effective methods of the handle anti-vibration device and engine mounts. A better performance of about 33.9% was achieved when both the handle anti-vibration device and engine mounts were used.
Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.
Early detection and diagnosis of incipient induction machine faults increases machinery availability, reduces consequential damage, and improves operational efficiency. However, fault detection using analytical methods is not always possible because it requires perfect knowledge of a process model. This paper proposes a neural network based expert system for diagnosing problems with induction motors using vibration analysis. The short-time Fourier transform (STFT) is used to process the quasi-steady vibration signals, and the neural network is trained and tested using the vibration spectra. The efficiency of the developed neural network expert system is evaluated. The results show that a neural network expert system can be developed based on vibration measurements acquired on-line from the machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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