An Inverse Vibration Problem Solved by an Artificial Neural Network
DOI:
https://doi.org/10.5540/tema.2005.06.01.0163Resumo
Inverse problems in vibration is a process of determining parameters based on numerical analysis from a comparison between measured vibration data and its predicted values provided by a mathematical model. In this work the dis- placement data have been chosen in order to identify the stiffness matrix which will cause a changing in the time-history of the system displacement. This is an inverse problem, since the stiffness matrix evaluation is obtained through the de- termination of the modified stiffness coefficients. In this work, the artificial neural network technique is applied to the inverse vibration problem where the goal is to estimate the unknown time-dependent stiffness coefficients simultaneously in a two degree-of-freedom structure, using a Multilayer Perceptron Neural Network model. Numerical experiments have been carried out with synthetic experimental data considering a noise level of 1%. Good recoveries have been achieved with this methodology.Referências
[1] S.V. Barai and P.C. Pandey, Time-delay neural networks in damage detection of railway bridges, Advances in Engineering Software, 28 (1997), 1-10.
E.P. Carden and P. Fanning, Vibration Based Condition Monitoring: A Review, Structural Health Monitoring, 3, No. 4 (2004), 355-377.
L.D. Chiwiacowsky and H.F. Campos Velho, Different Approaches for the Solution of a Backward Heat Conduction Problem, Inverse Problems in Engineering, 11, No. 6 (2003), 471-494.
L.D. Chiwiacowsky, H.F. Campos Velho and P. Gasbarri, The Damage Identification Problem: A Hybrid Approach, em “Anais do II Congresso Temático de Dinâmica, Controle e Aplicações (DINCON)” (J.M. Balthazar, G.N. da Silva, M. Tsuchida, M. Boaventura, L.C.S. Góes e J.D.S. Silva, eds.), pp. 1393-1402, São José dos Campos, SP, Brazil, 2003.
S.W. Doebling, C.R. Farrar, M.B. Prime and D.W. Shevitz, “Damage identification and health monitoring of structural and mechanical systems from changes in their vibration characteristics: a literature review”, Los Alamos National Laboratory, Technical Report LA-13070-MS, USA, 1996.
J. Hadamard, “Lectures on the Cauchy problem in linear partial differential equations”, Yale University Press, New Haven, 1923.
S. Haykin, “Neural Networks: A Comprehensive Foundation”, Macmillan, New York, 1993.
C. H. Huang, A non-linear inverse vibration problem of estimating the timedependent stiffness coefficients by conjugate gradient method, International Journal of Numerical Methods in Engineering, 50 (2001), 1545-1558.
C.H. Huang, An inverse vibration problem for simultaneously estimating the time-dependent stiffness coefficients, in “Proceedings of the 4th International Conference on Inverse Problems in Engineering: Theory and Practice”, pp. 123-131, Rio de Janeiro, RJ, Brazil, 2002.
M. Nadler and E.P. Smith, “Pattern Recognition Engineering”, John Wiley & Sons, New York, 1993.
N.M. Newmark, A method of computation for structural dynamics, ASCE -Journal of the Engineering Mechanics Division, 85 (1959), 67-94.
E.H. Shiguemori, H.F. de Campos Velho, J.D.S. da Silva, Estimation of Initial Condition in Heat Conduction by Neural Network, Inverse Problems in Science and Engineering, 12, No. 3 (2004), 317-328.
H. Sohn, C.R. Farrar, F.M. Hemez, D.D. Shunk, D.W. Stinemates, B.R. Nadler, “A Review of Structural Health Monitoring Literature: 1996-2001”, Los Alamos National Laboratory, Technical Report LA-13976-MS, USA, 2003.
K.Worden and J.M. Dulieu-Barton, An Overview of Intelligent Fault Detection in Systems and Structures, Structural Health Monitoring, 3, No. 1 (2004), 85-98.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Política para Periódicos de Acesso Livre
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).
- Esta é uma revista de acesso aberto, o que significa que todo o conteúdo é livremente disponível gratuitamente para o usuário ou sua instituição. Os usuários estão autorizados a ler, baixar, copiar, distribuir, imprimir, pesquisar ou vincular os textos completos dos artigos, ou usá-los para qualquer outro propósito legal, sem pedir permissão prévia do editor ou do autor. Isso está de acordo com a definição de acesso aberto do BOAI.
Todo o conteúdo do periódico está licenciado sob uma Licença Creative Commons do tipo atribuição BY.