| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/45AQ32L | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/08.24.12.30 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2021:08.24.12.30.16 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/08.24.12.30.16 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.23.14.03 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.1155/2021/9998187 | |||
| ISSN | 1687-725X | |||
| Chave de Citação | FariasSaotCampShig:2021:DaDeMe | |||
| Título | A Damage Detection Method Using Neural Network Optimized by Multiple Particle Collision Algorithm  | |||
| Ano | 2021 | |||
| Data de Acesso | 29 abr. 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 2647 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Farias, Sergio V. 2 Saotome, O. 3 Campos Velho, Haroldo Fraga de 4 Shiguemori, Elcio H. | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3 | |||
| ORCID | 1 0000-0001-6753-9607 2 0000-0002-1568-9299 3 0000-0003-4968-5330 4 0000-0001-5226-0435 | |||
| Grupo | 1 2 3 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) 2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto de Estudos Avançados (IEAv) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 sertone@gmail.com 2 3 haroldo.camposvelho@inpe.br | |||
| Revista | Journal of Sensors | |||
| Volume | 2021 | |||
| Páginas | e9998187 | |||
| Histórico (UTC) | 2021-11-05 11:51:53 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 23:14:03 :: administrator -> simone :: 2021 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Resumo | A critical task of structural health monitoring is damage detection and localization. Lamb wave propagation methods have been successfully applied for damage identification in plate-like structures. However, Lamb wave processing is still a challenging task due to its multimodal and dispersive characteristics. To address this issue, data-driven machine learning approaches as artificial neural network (ANN) have been proposed. However, the effectiveness of ANN can be improved based on its architecture and the learning strategy employed to train it. The present paper proposes a Multiple Particle Collision Algorithm (MPCA) to design an optimum ANN architecture to detect and locate damages in plate-like structures. For the first time in the literature, the MPCA is applied to find damages in plate-like structures. The present work uses one piezoelectric transducer to generate Lamb wave signals on an aluminum plate structure and a linear array of four transducers to capture the scattered signals. The continuous wavelet transform (CWT) processes the captured signals to estimate the time-of-flight (ToF) that is the ANN inputs. The ANN output is the damage spatial coordinates. In addition to MPCA optimization, this paper uses a quantitative entropy-based criterion to find the best mother wavelet and the scale values. The presented experimental results show that MPCA is capable of finding a simple ANN architecture with good generalization performance in the proposed damage localization application. The proposed method is compared with the 1-dimensional convolutional neural network (1D-CNN). A discussion about the advantages and limitations of the proposed method is presented. | |||
| Área | COMP | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > A Damage Detection... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | farias_damage_2021.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUES5 | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 2 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 2 | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn keywords label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||