Extracción de características múltiples y aprendizaje automático explicativo para la localización de daños basada en ondas de cordero en compuestos laminados
Autores: Jung, Jaehyun; Azad, Muhammad Muzammil; Kim, Heung Soo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Extracción de características múltiples y aprendizaje automático explicativo para la localización de daños basada en ondas de cordero en compuestos laminados
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Compuestos laminados
Detección de daños
Aprendizaje automático
Monitoreo de salud estructural
Transformada de Hilbert
Explicaciones aditivas de Shapley
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Los compuestos laminados muestran habilidades excepcionales de ahorro de peso que los hacen adecuados para aplicaciones avanzadas en las industrias aeroespacial, automotriz, civil y marina. Sin embargo, la naturaleza ortotrópica de los compuestos laminados significa que poseen varios modos de daño que pueden llevar a fallas catastróficas. Por lo tanto, las técnicas de Monitoreo de Salud Estructural (SHM) basadas en aprendizaje automático se han utilizado para la detección de daños.
Descripción
Los compuestos laminados muestran habilidades excepcionales de ahorro de peso que los hacen adecuados para aplicaciones avanzadas en las industrias aeroespacial, automotriz, civil y marina. Sin embargo, la naturaleza ortotrópica de los compuestos laminados significa que poseen varios modos de daño que pueden llevar a fallas catastróficas. Por lo tanto, las técnicas de Monitoreo de Salud Estructural (SHM) basadas en aprendizaje automático se han utilizado para la detección de daños.