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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-06-18

Optimization of Sensor Placement Methodology for Structural Health Monitoring

Objetivo

The basic problem of damage detection is to deduce the existence of a defect in a structure from measurements taken at sensors distributed on the structure. Especially in aeronautical structures, cracks, delaminations and debondings are typical types of damages often encountered. The problem is essentially one of pattern recognition. Artificial neural networks show considerable promise for damage diagnosis. In the most basic, supervised learning, approach to deriving a neural network, the network is presented with pairs of data vectors, the input being the vector of measurements from the system and the output being the desired damage classification. At each presentation of the data, the internal structure of the network is modified, in order to bring the actual network outputs into correspondence with the desired outputs. This iterative procedure is terminated when the network outputs have the required properties over the whole training set. In a structural application, the training data may be provided by finite element (FE) analysis. This has the advantage of allowing a large range of boundary conditions and static/dynamic load cases to be analysed. FE analysis may be a little unrealistic as there is no limit on the spatial resolution of the data which is obtained, e.g. strains. In reality, the number of sensors available will be limited and this will, of course, place restrictions on the resolution of data. As a result, it is necessary in practice to optimise the number and location of sensors for a given problem. The main objective of the current proposal is to develop a mathematical algorithm for optimal strain sensor (strain gauges, fiber Bragg grating or other) placement in aeronautical composite structures for maximum damage detectability. The mathematical method to be used will be a genetic algorithm based on neural networks. The genetic algorithm will be trained from finite element analyses simulating impact scenarios (damage initiation) and operational

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

SP1-JTI-CS-2009-01
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

JTI-CS - Joint Technology Initiatives - Clean Sky

Coordinador

ETHNICON METSOVION POLYTECHNION
Aportación de la UE
€ 20 249,00
Dirección
HEROON POLYTECHNIOU 9 ZOGRAPHOU CAMPUS
157 72 ATHINA
Grecia

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Región
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Participantes (1)

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