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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.27 No.3
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 507 - 523 (17page)
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In this paper, a crack identification using Artificial Neural Network (ANN) is investigated to predict the crack depth in pipeline structure based on modal analysis technique using Finite Element Method (FEM). In various fields, ANN has become one of the most effective instruments using computational intelligence techniques to solve complex problems. This paper uses Particle Swarm Optimization (PSO) to enhance ANN training parameters (bias and weight) by minimizing the difference between actual and desired outputs and then using these parameters to generate the network. The convergence study during the process proves the advantage of using PSO based on two selected parameters. The data are collected from FEM based on different crack depths and locations. The provided technique is validated after collecting the data from experimental modal analysis. To study the effectiveness of ANN-PSO, different hidden layers values are considered to study the sensitivity of the predicted crack depth. The results demonstrate that ANN combined with PSO (ANN-PSO) is accurate and requires a lower computational time in terms of crack identification based on inverse problem.
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Marc Bonnet / 2005 / Inverse problems in elasticity / Inverse Problems 21(2):R1~R50
Michele Dilena / 2011 / Detecting cracks in pipes filled with fluid from changes in natural frequencies / Mechanical Systems and Signal Processing 25(8):3186~3197
Mourad Dougdag / 2014 / Détection de fissures dans les poutres d'acier : une nouvelle approche par balayage de mesures de vibrations / Comptes Rendus Mécanique 342(8):437~449
M.M. FAYYADH / 2011 / Combined modal parameters-based index for damage identification in a beamlike structure: theoretical development and verification / Archives of Civil and Mechanical Engineering 11(3):587~609
Jing Zhou / 2015 / Experimental investigations on detecting lateral buckling for subsea pipelines with distributed fiber optic sensors / Smart Structures and Systems, An International Journal 15(2):245~258
Michele Dilena / 2011 / Detecting cracks in pipes filled with fluid from changes in natural frequencies / Mechanical Systems and Signal Processing 25(8):3186~3197
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M.M. FAYYADH / 2011 / Combined modal parameters-based index for damage identification in a beamlike structure: theoretical development and verification / Archives of Civil and Mechanical Engineering 11(3):587~609
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