Los autores no tienen reconocimientos.

1. Preparación previa a la prueba <ol><li> Diseñar y fabricar el dispositivo de prueba. Diseñar el aparato para reproducir las condiciones de contorno realistas por elegir ubicaciones de los pernos para que coincida con las ubicaciones de montaje de la cuchilla. Elija acero para el accesorio para minimizar la contribución del accesorio a la respuesta dinámica de la muestra de ensayo. <ol><li> El cerrojo a la cuchilla a la t-soporte personalizado. </li><li> Sujetar el accesorio a una mesa de acero. </li></ol></li><li> Identificar y marcar las ubicaciones de rejilla de impacto. <ol><li> Elija 30 puntos que abarcan toda la hoja. </li><li> Marcar los puntos con un marcador o cera de la pluma y el número de referencia. Medir espaciado de punto utilizando una cinta métrica para su uso posterior en la representación visual de los resultados. </li></ol></li><li> Seleccionar y calibrar los acelerómetros. <ol><li> Elija un solo eje, de 10 mV / g acelerómetros. Asegúrese de elegir los acelerómetros con la sensibilidad adecuada con el fin de evitar la sobrecarga del sensor y para lograr una buena señal arelaciones de la Ruido. También, asegúrese de que el rango de frecuencia de los sensores es suficiente para capturar el rango de frecuencias de interés para la muestra de ensayo. </li><li> Calibrar cada sensor. <ol><li> Una el sensor a un agitador de mano cuya salida es una fuerza de una sola frecuencia con una magnitud de 9,81 m / seg 2 rms (es decir, 1 g). </li><li> Medir la respuesta de 2 seg. </li><li> Determinar la amplitud RMS de la respuesta de la lectura de software. </li><li> Multiplicar la amplitud rms por 1000 para determinar el factor de calibración para el acelerómetro en unidades de mV / g. </li></ol></li></ol></li><li> Elija un martillo y punta de martillo. <ol><li> Elija un martillo de impacto con una sensibilidad del 11,2 mV / N. Asegúrese de seleccionar un martillo que suficientemente excita la muestra de ensayo, tanto en amplitud y frecuencia gama. </li><li> Seleccione una punta de nylon. Asegúrese de seleccionar una punta de martillo que suficientemente excita la muestra de ensayo, tanto en amplitud y frecuencia gama. </li><li> Connect el martillo para el sistema de adquisición de datos con un cable BNC. </li></ol></li><li> Identificar ubicaciones de los sensores y adjuntar sensores (Figura 4). <ol><li> Elija lugares en los puntos de m y n en cada lado de la ubicación de la avería. </li><li> Montar tercera acelerómetro en la posición k. Los datos de este sensor se utilizarán para validar los resultados del análisis de función de sensibilidad incorporado. </li><li> Adjuntar acelerómetros utilizando pegamento. Deje que el pegamento para fijar por completo antes de realizar la prueba de impacto. </li></ol></li><li> Seleccione los parámetros de prueba en la interfaz gráfica de adquisición de datos. <ol><li> Permitir la detección doble golpe. </li><li> Ajuste la frecuencia de muestreo de 25.600 Hz. La gama de frecuencia útil es, por lo tanto, 12,800 Hz. </li><li> Ajuste el tiempo de la muestra a 1 seg. </li><li> Seleccione el canal de martillo como el canal de disparo. Ajuste el nivel de disparo a 10 UE. </li><li> Establecer la longitud de disparo previo al 5% del tiempo total de la muestra. El pre-tdatos instalador es datos recogidos antes de iniciar la adquisición de datos que se ha almacenado en una memoria intermedia. Es importante para recuperar y guardar estos datos de manera que se captura todo el evento de impacto. </li><li> Seleccione el estimador H1 FRF. Este estimador asume que hay ruido en los canales de respuesta y no hay ruido en el canal de la fuerza. Nota: No datos de la ventana durante la adquisición. Windows puede ser aplicado en el procesamiento posterior, si es necesario. </li><li> Introduzca el acelerómetro y la información de martillo, incluyendo factores de calibración o la ficha descriptiva. </li><li> Guardar las opciones de mantenimiento de registros y para su uso en futuras pruebas. </li></ol></li></ol> 2. Pruebas de impacto en la hoja sana <ol><li> 1 punto de impacto con el martillo. Cuando la amplitud de la fuerza de impacto excede el nivel de disparo elegido, se activará el sistema de adquisición de datos y datos, incluyendo la cantidad seleccionada de los datos previos al disparo, se iniciará la grabación. <ol><li> Durante Acquisitio datosn, observar canales para evitar la saturación del canal y los impactos dobles mediante la observación de las historias de tiempo que se muestran en el software de adquisición de datos. </li><li> Durante la adquisición de datos, controlar la coherencia para cada canal acelerómetro para evaluar la calidad de los datos adquiridos mediante la observación de la trama coherencia en el software de adquisición de datos. </li></ol></li><li> Repita el paso 2.1 de cuatro veces más en el punto 1. <ol><li> Utilice amplitudes de impacto consistentes para todos los impactos. </li></ol></li><li> Repita los pasos 2.1 y 2.2 para todos los puntos. </li></ol> 3. Pruebas de impacto en la hoja dañados <ol><li> Repita la sección 2 de la tarjeta dañada con el fin de recopilar datos para la validación de los resultados de la función de sensibilidad embebidos. Excepto por el cambio en la muestra de ensayo, todos los parámetros de ensayo se mantienen la misma. </li></ol>

<ol>
	<li>Singh, N., Joshi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimization+of+location+and+number+of+sensors+for+structural+health+monitoring+using+genetic+algorithm.">Optimization of location and number of sensors for structural health monitoring using genetic algorithm.</a> Mater Forum. 33, 359-367 (2009).</li><li>Gao, H., Rose, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ultrasonic+sensor+placement+optimization+in+structural+health+monitoring+using+evolutionary+strategy.">Ultrasonic sensor placement optimization in structural health monitoring using evolutionary strategy.</a> Review Of Qnde. 25, 1687-1693 (2006).</li><li>Raich, A. M., Liszkai, T. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-objective+optimization+of+sensor+and+excitation+layouts+for+frequency+response+function-based+structural+damage+identification.">Multi-objective optimization of sensor and excitation layouts for frequency response function-based structural damage identification.</a> Comput-Aided Civinfrastructure Eng. 27 (2), 95-117 (2012).</li><li>Worden, K., Burrows, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimal+sensor+placement+for+fault+detection.">Optimal sensor placement for fault detection.</a> Eng Struct. 23 (8), 885-901 (2001).</li><li>Flynn, E. B., Todd, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Bayesian+approach+to+optimal+sensor+placement+for+structural+health+monitoring+with+application+to+active+sensing.">A Bayesian approach to optimal sensor placement for structural health monitoring with application to active sensing.</a> Mech Syst Signal Pr. 24 (4), 891-903 (2010).</li><li>Markmiller, J., Chang, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensor+network+optimization+for+a+passive+sensing+impact+detection+technique.">Sensor network optimization for a passive sensing impact detection technique.</a> Struct Health Monit. 9 (1), 25-39 (2010).</li><li>Yang, C., Adams, D., Yoo, S., Kim, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+embedded+sensitivity+approach+for+diagnosing+system-level+noise+and+vibration+problems.">An embedded sensitivity approach for diagnosing system-level noise and vibration problems.</a> J. Sound Vibration. 269 (3), 1063-1081 (2004).</li><li>Yang, C., Adams, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+changes+in+vibration+behavior+using+first-+and+second-order+iterative+embedded+sensitivity+functions.">Predicting changes in vibration behavior using first- and second-order iterative embedded sensitivity functions.</a> J. Sound Vibration. 323 (1), 173-193 (2009).</li><li>Yang, C., Adams, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Damage+Identification+Technique+based+on+Embedded+Sensitivity+Analysis+and+Optimization+Processes.">A Damage Identification Technique based on Embedded Sensitivity Analysis and Optimization Processes.</a> J. Sound Vibration. 333 (14), 3109-3119 (2013).</li><li>Rocklin, G. T., Crowley, J., Vold, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+of+the+H1,+H2,+and+Hv+frequency+response+functions.">A comparison of the H1, H2, and Hv frequency response functions.</a> Proc. Of IMAC III. 1, 272-278 (1985).</li><li>Meyer, J., Adams, D., Silvers, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Embedded+Sensitivity+Functions+for+improving+the+effectiveness+of+vibro-acoustic+modulation+and+damage+detection+on+wind+turbine+blades.">Embedded Sensitivity Functions for improving the effectiveness of vibro-acoustic modulation and damage detection on wind turbine blades.</a> , (2014).</li><li>Guratzsch, R., Mahadevan, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+health+monitoring+sensor+placement+optimization+under+uncertainty.">Structural health monitoring sensor placement optimization under uncertainty.</a> AIAA J. 48 (7), 1281-1289 (2010).</li></ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

accesorios de la prueba deben ser diseñados para replicar las condiciones de contorno realistas por lo que los resultados serán aplicables en condiciones de funcionamiento. La selección del número de puntos de impacto utilizados para las pruebas es un equilibrio entre el mantenimiento de suficiente resolución espacial y el tiempo de prueba. Seleccione el martillo en función del tamaño de la muestra de ensayo y la gama de frecuencias de interés. En general, cuanto menor es el martillo, la más amplia la gama de frecuencias excitado. Sin embargo, los martillos más pequeños producen típicamente fuerzas de amplitud más bajos. martillos de impacto están equipados con un medidor de fuerza para medir la evolución temporal de los efectos. El tipo de punta de martillo también afecta a la gama de frecuencias de excitación. El más difícil de la punta, más amplia será la banda de frecuencias de excitación. Pegamento se elige más de cera, por ejemplo, para reducir al mínimo la atenuación de la respuesta por el material de montaje. En el software de adquisición de datos, activar la detección de doble golpe con el fin de automáticamente indican cuándo se ha producido un doble impacto. se desean impactos individuales, ya que producen un espectro más amplio de fuerza más repetible. Cuando la amplitud de la fuerza se eleva por encima del nivel de activación seleccionado, se inicia la adquisición de datos. datos de tiempo es adquirida por el software de adquisición de datos. Durante la adquisición de datos deben ser monitoreados para asegurar la calidad de los datos. recorte de canal, que se produce cuando la respuesta medida por el sensor excede el rango de tensión admisible, debe ser evitado. La coherencia es un excelente indicador de usar para juzgar la calidad de los datos. En general, la coherencia debe estar cerca de uno para todas las frecuencias dentro de la gama de frecuencias excitadas por el impacto. Se espera que Dips en coherencia cerca de las frecuencias de resonancia de anti-la muestra de ensayo debido a que la relación de señal a ruido es bajo y el ruido no está correlacionado con la entrada. Una vez que se adquiere la calidad de datos, las historias de tiempo se convierten en el dominio de la frecuencia a través de la Transformada Rápida de Fourier (FFT), y el promedio es de FRF EstimaTed usando el estimador H1 10. Para determinar el FSE de las FRF medidos durante la prueba, la ecuación 1 se puede utilizar en una de dos maneras. En primer lugar, el enfoque directo se puede utilizar, lo que requiere mediciones para HJM, hjn, Hkm y hkn. Estos FRF serían determinadas por la colocación de un sensor en la posición k y roving un sensor a cada potencial ubicación del sensor j. Impactos serían aplicados en los dos lugares que abarcan la ubicación de la avería. Para la recogida de datos más eficiente, el principio de reciprocidad se puede utilizar para revertir los lugares de entrada y de medición. Con este enfoque, hmj, HNJ, Hmk, y Hnk se determinan. Ahora, en lugar de tener que mover los sensores para cada medición diferente, los sensores permanecen estacionario y el punto de impacto se recorrieron. Una vez que las FSE se calculan para cada lugar, sus amplitudes se comparan para determinar qué localización jes más sensible a los daños entre los lugares m y n. Tenga en cuenta que una sola ubicación de la avería se asume en este trabajo. Los resultados del análisis FSE ahora se pueden utilizar en un sistema de vigilancia de la salud estructural a base de FRF. En 11, se demostró que las ubicaciones de los sensores identificados por ESFs como los más sensibles a los daños fueron más eficaces en la identificación de la presencia de daños en una pala de aerogenerador. Otros métodos para predecir posiciones en las que FRF de una estructura serán sensibles a los daños por lo general se basan en el modelado analítico de la estructura 3, 6, 12. FRF datos se simula utilizando diferentes combinaciones de los lugares de entrada y de medición. Sin embargo, los resultados de estos métodos se basan en el desarrollo de un modelo fiable y precisa, lo que requiere un conocimiento detallado de las propiedades del material y la geometría de la estructura. Debido ESFs se pueden calcular a partir de datos medidos experimentalmenteen la estructura sana, la identificación de las propiedades del material no es necesaria y la geometría de la estructura no tiene que ser determinada. Una limitación potencial de la técnica es que requiere un conocimiento a priori de que el daño se va a producir. En muchas aplicaciones, este requisito no es limitante, porque debido a la tensión y analiza la experiencia previa, la ubicación de la avería puede ser previsto. En aplicaciones en las que la ubicación de la avería es desconocida, múltiples conjuntos de datos pueden ser adquiridos, cada vez asumiendo una ubicación daño diferente. Dentro del protocolo de adquisición de datos, se identificaron muchos mejores prácticas que no sólo se aplica a la adquisición de datos para el FSE, sino que también se aplican en general a las pruebas de impacto modal. Ser capaz de juzgar la calidad de los datos que están siendo adquiridos mejora con la experiencia, pero a sabiendas de los fundamentos, incluyendo la determinación de la fuerza de roll-off y evaluar la coherencia permitirá incluso aquellos que son nuevos en modal pruebas de impacto para adquirir hidatos de calidad de GH.

Muchas técnicas de monitoreo de salud estructural se basan en cambios en las funciones de respuesta de frecuencia medidos (FRF) para detectar daños dentro de una estructura. Sin embargo, algunos de estos métodos ocupa de cómo determinar las ubicaciones de los sensores y / o lugares de entrada de fuerza que maximicen la eficacia del método para detectar daños. funciones de sensibilidad Embedded (SESF) se pueden utilizar para determinar la sensibilidad de un FRF a un cambio local en las propiedades del material de una estructura. Por lo tanto, debido a los daños típicamente resulta en un cambio local de la rigidez, amortiguamiento, o la masa de la estructura, ESF proporcionan un método para determinar las mejores ubicaciones del sensor y de la fuerza de las técnicas de vigilancia de la salud a base de FRF. El propósito de este video y el manuscrito es detallar el proceso de adquisición de datos y las mejores prácticas para la determinación de los FSE para una estructura. El proceso incluye la determinación de diversas FRF de ensayo de impacto modal, que se realiza excitando un structuvolver con un martillo de impacto modal y medir su respuesta con acelerómetros. En este trabajo, la estructura que se está probando es una escala residencial pala de aerogenerador de 1,2 m. El objetivo de la prueba y el análisis es identificar ubicaciones de los sensores que son más sensibles a los daños a la hoja. Estas ubicaciones de los sensores podrían ser utilizados en un esquema de vigilancia de la salud estructural para supervisar la hoja de daños. Además del uso de ESF para determinar los lugares más eficaces de sensores para utilizar en un sistema de vigilancia de la salud estructural, varios algoritmos de colocación óptima del sensor también se pueden encontrar demostrado en la literatura. En [Kramer], Kramer iterativamente evalúa la capacidad de un conjunto de sensores para observar los modos de un sistema. Más recientemente, los algoritmos genéticos y redes neuronales 1-3 4 se han desarrollado para identificar las ubicaciones óptimas de sensores. En 5, un enfoque bayesiano se utiliza que tenga en cuenta el riesgo de diferentes tipos de erroresy la distribución de los tipos de daños. En 6, un modelo de elementos finitos fue impulsada a identificar las ubicaciones de los sensores más probables para detectar daños. En la mayoría de los algoritmos de colocación del sensor presentados en la literatura, los datos de la estructura dañada, ya sea simulada o de medición, se necesita. Una ventaja del enfoque de sensibilidad incorporado es que las ubicaciones de los sensores se pueden determinar a partir de la estructura sana. Otra ventaja de ESFs es que las propiedades del material no es necesario conocer de forma explícita. En su lugar, las propiedades del material están &quot;incrustados&quot; en las expresiones para FRF del sistema. Por lo tanto, todo lo que se necesita para calcular ESF son un conjunto de FRF medidos en determinados lugares de entrada / salida. Específicamente, la sensibilidad de la FRF (H jk) calculado a partir de una respuesta medida en el punto j a una entrada en el punto k, a un cambio en la rigidez (K mn) entre los puntos de m y nes <img alt="ecuación1" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" /> dónde <img alt="Equation2" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" /> es el FSE como una función de la frecuencia, ω 7-9. El procedimiento para medir las FRF requeridos para calcular el lado derecho de la ecuación (1) se detalla en la siguiente sección y demostrado en el vídeo.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="573">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Accelerometer</td>
			<td style="width:71px;">PCB</td>
			<td style="width:119px;">356B11</td>
			<td style="width:167px;">three used in testing</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Impact hammer</td>
			<td style="width:71px;">PCB</td>
			<td style="width:119px;">086C01</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Data acquisition card</td>
			<td style="width:71px;">NI</td>
			<td align="right" style="width:119px;">9234</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">DAQ chasis&#160;</td>
			<td style="width:71px;">NI</td>
			<td style="width:119px;">cDAQ-9171</td>
			<td>or similar</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Software</td>
			<td style="width:71px;">MATLAB</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Super glue</td>
			<td style="width:71px;">Loctite</td>
			<td align="right" style="width:119px;">454</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Handheld Shaker</td>
			<td style="width:71px;">PCB</td>
			<td style="width:119px;">394C06</td>
			<td>for calibration&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

data acquisition protocol for determining embedded sensitivity functions

La eficacia de muchas técnicas de monitoreo de salud estructural depende de la colocación de los sensores y la ubicación de las fuerzas de entrada. Los algoritmos para la determinación óptima del sensor y obligando a lugares normalmente requieren datos, ya sea simulada o medido, de la estructura dañada. funciones de sensibilidad Embedded proporcionan un enfoque para determinar la mejor ubicación del sensor disponibles para detectar daño con sólo los datos de la estructura sana. En este video y el manuscrito, se presenta el procedimiento de adquisición de datos y las mejores prácticas para la determinación de las funciones de sensibilidad incrustados de una estructura. Las funciones de respuesta de frecuencia utilizados en el cálculo de las funciones de sensibilidad incrustados se adquirieron usando el ensayo de impacto modal. Los datos se adquieren y se muestran los resultados representativos de una pala de aerogenerador escala residencial. Estrategias para evaluar la calidad de los datos que se adquieran se proporcionan durante la manifestación del proceso de adquisición de datos. </p&gt;

La figura 1 muestra una función típica sensibilidad incorporado. Similar a un FRF, el FSE tiene picos cerca de las frecuencias naturales de la estructura. Cuanto mayor sea el valor de la FSE, más sensible será la ubicación es dañar entre los puntos M y N. Cada uno de los treinta puntos sometidos a ensayo sobre la pala de aerogenerador tiene una única FSE. Estos ESFs se pueden comparar para determinar que la ubicación del sensor sería más sensibles a los daños. Por ejemplo, la Figura 2 muestra las amplitudes de las ESF cerca de 142 Hz. De esta figura, es evidente que las ubicaciones de los sensores correspondientes a las plazas de la primera y la tercera columnas son más sensibles a los daños. Tenga en cuenta que estas ubicaciones se determinan a partir de datos adquiridos de la hoja sano. La Figura 3 muestra la diferencia medida en FRF entre las FRF determinados a partir de datos de la saludable<html> la cuchilla y los determinados a partir de datos de la hoja dañada. Las similitudes entre la diferencia en FRF y el SESF muestran la eficacia de las FSE para predecir las posiciones en las que se expondrán los mayores cambios en FRF debido a los daños. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/53690/53690fig1.jpg" /> Figura 1. La amplitud de la función de sensibilidad e mbedded para el punto 1. El valor de la ESF corresponde a la sensibilidad de la FRF en el punto 1 a daños en la estructura en el lugar elegido. Los valores cambian como una función de la frecuencia. Los picos en el FSE tienden a corresponder a las frecuencias naturales de la estructura. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53690/53690fig1large.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> 3690 / 53690fig2.jpg &quot;/&gt; Figura 2. Las amplitudes de las FSE para todos los treinta puntos a 142 Hz. Cada cuadrado de color se corresponde con el valor del FSE en 142 Hz para cada localización espacial probado. Los colores cálidos corresponden a puntos en los que el SESF predicen el mayor cambio en francos franceses debido a los daños. Los colores más fríos indican que el cambio en francos franceses en ese punto será relativamente pequeño. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53690/53690fig2large.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <img alt="figura 3" src="/files/ftp_upload/53690/53690fig3.jpg" /> Figura 3. La diferencia en las FRF, H jk, para todos los treinta puntos en 142 Hz. Las diferencias se calcula restando las FRF determinados a partir de las hojas sanas y dañadas. Los colores cálidos indican grandes diferencias en FRF. Los colores fríos indican small cambios en FRF. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53690/53690fig3large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/53690/53690fig4.jpg" /> Figura 4. Impacto puntos utilizados durante la prueba. Puntos fueron elegidos para abarcar la hoja. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53690/53690fig4large.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>

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Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

The data acquisition procedure for determining embedded sensitivity functions is described. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade.

Protocolo de toma de datos para la determinación de funciones de sensibilidad Embedded

The effectiveness of many structural health monitoring techniques depends on the placement of sensors and the location of input forces. Algorithms for ...

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Nanyang Technological University

Research

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Engineering

6.0K vistas.  Vanderbilt University. The data acquisition procedure for determining embedded sensitivity functions is described. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade.

Video: Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging

In the field of fluid mechanics, the resolution of computational schemes has outpaced experimental methods and widened the gap between predicted and observed phenomena in fluid flows. Thus, a need exists for an accessible method capable of resolving three-dimensional (3D) data sets for a range of problems. We present a novel technique for performing quantitative 3D imaging of many types of flow fields. The 3D technique enables investigation of complicated velocity fields and bubbly flows. Measurements of these types present a variety of challenges to the instrument. For instance, optically dense bubbly multiphase flows cannot be readily imaged by traditional, non-invasive flow measurement techniques due to the bubbles occluding optical access to the interior regions of the volume of interest. By using Light Field Imaging we are able to reparameterize images captured by an array of cameras to reconstruct a 3D volumetric map for every time instance, despite partial occlusions in the volume. The technique makes use of an algorithm known as synthetic aperture (SA) refocusing, whereby a 3D focal stack is generated by combining images from several cameras post-capture 1. Light Field Imaging allows for the capture of angular as well as spatial information about the light rays, and hence enables 3D scene reconstruction. Quantitative information can then be extracted from the 3D reconstructions using a variety of processing algorithms. In particular, we have developed measurement methods based on Light Field Imaging for performing 3D particle image velocimetry (PIV), extracting bubbles in a 3D field and tracking the boundary of a flickering flame. We present the fundamentals of the Light Field Imaging methodology in the context of our setup for performing 3DPIV of the airflow passing over a set of synthetic vocal folds, and show representative results from application of the technique to a bubble-entraining plunging jet.

A technique for performing quantitative three-dimensional (3D) imaging for a range of fluid flows is presented. Using concepts from the area of Light Field Imaging, we reconstruct 3D volumes from arrays of images. Our 3D results span a broad range including velocity fields and multi-phase bubble size distributions.

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This paper reports an array-designed C84-embedded Si substrate fabricated using a controlled self-assembly method in an ultra-high vacuum chamber. The ...

Scalable Solution-processed Fabrication Strategy for High-performance, Flexible, Transparent Electrodes with Embedded Metal Mesh

Here, the authors report the embedded metal-mesh transparent electrode (EMTE), a new transparent electrode (TE) with a metal mesh completely embedded in a polymer film. This paper also presents a low-cost, vacuum-free fabrication method for this novel TE; the approach combines lithography, electroplating, and imprint transfer (LEIT) processing. The embedded nature of the EMTEs offers many advantages, such as high surface smoothness, which is essential for organic electronic device production; superior mechanical stability during bending; favorable resistance to chemicals and moisture; and strong adhesion with plastic film. LEIT fabrication features an electroplating process for vacuum-free metal deposition and is favorable for industrial mass production. Furthermore, LEIT allows for the fabrication of metal mesh with a high aspect ratio (i.e., thickness to linewidth), significantly enhancing its electrical conductance without adversely losing optical transmittance. We demonstrate several prototypes of flexible EMTEs, with sheet resistances lower than 1 &#937;/sq and transmittances greater than 90%, resulting in very high figures of merit (FoM) &#8211; up to 1.5 x 104 &#8211; which are amongst the best values in the published literature.

This protocol describes a solution-based fabrication strategy for high-performance, flexible, transparent electrodes with fully-embedded, thick metal mesh. Flexible transparent electrodes fabricated by this process demonstrate among the highest reported performances, including ultra-low sheet resistance, high optical transmittance, mechanical stability under bending, strong substrate adhesion, surface smoothness, and environmental stability.

Estrategia escalable de fabricación procesada por soluciones para electrodos transparentes de alto rendimiento y flexibles con malla metálica integrada

Here, the authors report the embedded metal-mesh transparent electrode (EMTE), a new transparent electrode (TE) with a metal mesh completely embedded in a ...

Production and Characterization of Vacuum Deposited Organic Light Emitting Diodes

A method for producing simple and efficient thermally-activated delayed fluorescence organic light-emitting diodes (OLEDs) based on guest-host or exciplex donor-acceptor emitters is presented. With a step-by-step procedure, readers will be able to repeat and produce OLED devices based on simple organic emitters. A patterning procedure allowing the creation of personalized indium tin oxide (ITO) shape is shown. This is followed by the evaporation of all layers, encapsulation and characterization of each individual device. The end goal is to present a procedure that will give the opportunity to repeat the information presented in cited publication but also using different compounds and structures in order to prepare efficient OLEDs.

A protocol for the production of simple structured organic light-emitting diodes (OLEDs) is presented.

Producción y caracterización de vacío depositan diodos electroluminosos orgánicos

A method for producing simple and efficient thermally-activated delayed fluorescence organic light-emitting diodes (OLEDs) based on guest-host or exciplex ...

An Efficient Method for Selective Desalination of Radioactive Iodine Anions by Using Gold Nanoparticles-Embedded Membrane Filter

Here, we demonstrate a detail protocol for the preparation of nanomaterials-embedded composite membranes and its application to the efficient and ion-selective removal of radioactive iodines. By using citrate-stabilized gold nanoparticles (mean diameter: 13 nm) and cellulose acetate membranes, gold nanoparticle-embedded cellulose acetate membranes (Au-CAM) have easily been fabricated. The nano-adsorbents on Au-CAM were highly stable in the presence of high concentration of inorganic salts and organic molecules. The iodide ions in aqueous solutions could rapidly be captured by this engineered membrane. Through a filtration process using an Au-CAM containing filter unit, excellent removal efficiency (&gt;99%) as well as ion-selective desalination result was achieved in a short time. Moreover, Au-CAM provided good reusability without significant decrease of its performances. These results suggested that the present technology using the engineered hybrid membrane will be a promising process for the large-scale decontamination of radioactive iodine from liquid wastes.

An efficient method for the rapid and ion-selective desalination of radioactive iodine in several aqueous solutions is described by using gold nanoparticles-immobilized cellulose acetate membrane filters.

Un método eficiente para la desalinización selectiva de aniones de yodo radiactivo mediante el uso de filtro de membrana incorporado en nanopartículas de oro

Here, we demonstrate a detail protocol for the preparation of nanomaterials-embedded composite membranes and its application to the efficient and ...

Automated Deployment of an Internet Protocol Telephony Service on Unmanned Aerial Vehicles Using Network Functions Virtualization

The Network Function Virtualization (NFV) paradigm is one of the key enabling technologies in the development of the 5th generation of mobile networks. This technology aims to lessen the dependence on hardware in the provision of network functions and services by using virtualization techniques that allow the softwarization of those functionalities over an abstraction layer. In this context, there is increasing interest in exploring the potential of unmanned aerial vehicles (UAVs) to offer a flexible platform capable of enabling cost-effective NFV operations over delimited geographic areas.
To demonstrate the practical feasibility of utilizing NFV technologies in UAV platforms, a protocol is presented to set up a functional NFV environment based on open source technologies, in which a set of small UAVs supply the computational resources that support the deployment of moderately complex network services. Then, the protocol details the different steps needed to support the automated deployment of an internet protocol (IP) telephony service over a network of interconnected UAVs, leveraging the capacities of the configured NFV environment. Experimentation results demonstrate the proper operation of the service after its deployment. Although the protocol focuses on a specific type of network service (i.e., IP telephony), the described steps may serve as a general guide to deploy other type of network services. On the other hand, the protocol description considers concrete equipment and software to set up the NFV environment (e.g., specific single board computers and open source software). The utilization of other hardware and software platforms may be feasible, although the specific configuration aspect of the NFV environment and the service deployment may present variations with respect to those described in the protocol.

The objective of the described protocol is twofold: to configure a network functions virtualization environment using unmanned aerial vehicles as computational entities providing the underlying structure to execute virtualized network functions and to use this environment to support the automated deployment of a functional internet protocol telephony service over the aerial vehicles.

Implementación automatizada de un servicio de telefonía de protocolo de Internet en vehículos aéreos no tripulados mediante la virtualización de funciones de red

The Network Function Virtualization (NFV) paradigm is one of the key enabling technologies in the development of the 5th generation of mobile networks. ...

Terahertz Imaging and Characterization Protocol for Freshly Excised Breast Cancer Tumors

This manuscript presents a protocol to handle, characterize, and image freshly excised human breast tumors using pulsed terahertz imaging and spectroscopy techniques. The protocol involves terahertz transmission mode at normal incidence and terahertz reflection mode at an oblique angle of 30&#176;. The collected experimental data represent time domain pulses of the electric field. The terahertz electric field signal transmitted through a fixed point on the excised tissue is processed, through an analytical model, to extract the refractive index and absorption coefficient of the tissue. Utilizing a stepper motor scanner, the terahertz emitted pulse is reflected from each pixel on the tumor providing a planar image of different tissue regions. The image can be presented in time or frequency domain. Furthermore, the extracted data of the refractive index and absorption coefficient at each pixel are utilized to provide a tomographic terahertz image of the tumor. The protocol demonstrates clear differentiation between cancerous and healthy tissues. On the other hand, not adhering to the protocol can result in noisy or inaccurate images due to the presence of air bubbles and fluid remains on the tumor surface. The protocol provides a method for surgical margins assessment of breast tumors.

Freshly excised human breast cancer tumors are characterized with terahertz spectroscopy and imaging following fresh tissue handling protocols. Tissue positioning is taken into consideration to enable effective characterization while providing analysis in a timely manner for future intraoperative applications.

Protocolo de imágenes y caracterización de Terahertz para tumores de cáncer de mama recién extirpados

This manuscript presents a protocol to handle, characterize, and image freshly excised human breast tumors using pulsed terahertz imaging and spectroscopy ...

Determining the Mechanical Strength of Ultra-Fine-Grained Metals

The mechanical strengthening of metals is the long-standing challenge and popular topic of materials science in industries and academia. The size dependence of the strength of the nanometals has been attracting a lot of interest. However, characterizing the strength of materials at the lower nanometer scale has been a big challenge because the traditional techniques become no longer effective and reliable, such as nano-indentation, micropillar compression, tensile, etc. The current protocol employs radial diamond-anvil cell (rDAC) X-ray diffraction (XRD) techniques to track differential stress changes and determine the strength of ultrafine metals. It is found that ultrafine nickel particles have more significant yield strength than coarser particles, and the size strengthening of nickel continues down to 3 nm. This vital finding immensely depends on effective and reliable characterizing techniques. The rDAC XRD method is expected to play a significant role in studying and exploring nanomaterial mechanics.

The protocol presented here describes the high-pressure radial diamond-anvil-cell experiments and analyzing the related data, which are essential for obtaining the mechanical strength of the nanomaterials with a significant breakthrough to the traditional approach.

Determinación de la resistencia mecánica de metales de grano ultrafino

The mechanical strengthening of metals is the long-standing challenge and popular topic of materials science in industries and academia. The size ...

Data Communication Based on MQTT in a Polymer Extrusion Process

This work aims at building a flexible data communication structure for a polymer processing machine by employing a publisher-subscriber based protocol called Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), which is operated over TCP/IP. Even when using conventional equipment, processing data can be measured and recorded by various devices anywhere through an Internet communication. A message-based protocol allows flexible communication that overcomes the shortcomings of the existing server-client protocol. Multiple devices can subscribe to the processing data published by source devices. The proposed method facilitates data communication between multiple publishers and subscribers. This work has implemented a system that publishes data from the equipment and additional sensors to a message broker. The subscribers can monitor and store the process data relayed by the broker. The system has been deployed and run for a film extrusion line to demonstrate the effectiveness.

This work proposes a flexible method for data communication between a film extrusion system and monitoring devices based on a message protocol called Message Queuing Telemetry Transport (MQTT).

Comunicación de datos basada en MQTT en un proceso de extrusión de polímeros

This work aims at building a flexible data communication structure for a polymer processing machine by employing a publisher-subscriber based protocol ...