Aplicación de Redes Neuronales Artificiales en la identificación de fisuras en vigas rotatorias Euler-Bernoulli a bajas velocidades

Muñoz-Abella, Belén, Rubio Ruiz de Aguirre, Lourdes y Rubio Herrero, Patricia(2022) .Aplicación de Redes Neuronales Artificiales en la identificación de fisuras en vigas rotatorias Euler-Bernoulli a bajas velocidades. XV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica.En: Universidad Politécnica de Madrid. (2022-11-22)

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título de la Conferencia XV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica
Fecha de inicio de la Conferencia 2022-11-22
Fecha fín de la Conferencia 2022-11-24
Lugar de la Conferencia Universidad Politécnica de Madrid
Fecha de presentación de la Ponencia 2022
Titulo Aplicación de Redes Neuronales Artificiales en la identificación de fisuras en vigas rotatorias Euler-Bernoulli a bajas velocidades
Autor(es) Muñoz-Abella, Belén
Rubio Ruiz de Aguirre, Lourdes
Rubio Herrero, Patricia
Materia(s) Ingeniería Mecánica
Resumen Las vigas rotatorias son simplificaciones de componentes mecánicos más complejos, característicos de áreas estratégicas, como, por ejemplo, palas de aerogeneradores o palas de helicópteros. Si la viga presenta una fisura, esta modifica el comportamiento dinámico de la misma y modifica los valores de las frecuencias naturales. En este trabajo se presenta el estudio teórico de una Red Natural Artificial (RNA) para la detección e identificación de fisuras en vigas rotatorias tipo Euler-Bermoulli a bajas velocidades, típicas de palas de aerogeneradores, basada en los cambios en las frecuencias naturales del componente. Los datos de entrada a las RNA se han obtenido a partir de un modelo analítico del comportamiento dinámico de la viga rotatoria fisurada con el que se pueden calcular los valores de las frecuencias naturales en función de la velocidad de giro, la esbeltez de la viga, y el radio del cubo que separa el extremo de la viga del eje de giro.
Abstract Rotating beams are simplifications of more complex mechanical components from strategic areas, such as wind turbine blades or helicopter blades. If the beam has a crack, it changes the dynamic behaviour of the beam and modifies the values of its natural frequencies. This paper presents an Artificial Natural Network (ANN) theoretical study for the detection and identification of cracks in rotating Euler-Bermoulli beams at low speeds, typical of wind turbine blades, based on the changes in the natural frequencies of the element. The ANN input data have been obtained from an analytical model that calculates the natural frequencies values of the beam, as a function of the rotational speed, the beam slenderness and the hub radius.
Palabra clave Redes neuronales artificiales
vigas rotatorias fisuradas
frecuencias naturales
vigas Euler-Bernoulli
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)
Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica
Fecha 2022
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:congresoCIBIM-2022UPMEspana-Bmunoz
https://doi.org/10.5944/bicim2022.003
Idioma spa
Versión de la publicación publishedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso conferenceObject
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
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Creado: Thu, 01 Dec 2022, 18:47:12 CET