Name: קליטת נתוני פרוטוקול קביעת פונקציות רגישות Embedded (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 46 s
Description: למדו לקבוע פונקציות רגישות מוטמעות בלהבי טורבינות רוח באמצעות נתונים ניסיוניים. שיטה זו מאפשרת ניטור בריאות מבנית ללא צורך בפרמטרים מדויקים של מסה וקשיחות.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

יש המחברים לא בתודות.

הכנת טרום בדיקת 1. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> עיצוב לפברק והתקן המדידה. לעצב את המתקן לשכפל תנאי שפה מציאותיים ידי בחירת מקומות בורג כדי להתאים את מיקומי ההרכבה של הלהב. בחר פלדה עבור המתקן כדי למזער את תרומתו מהמנורה אל התגובה הדינמית של הדגימה במבחן. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> המבריח את הלהב אל t-הסוגר המותאם אישית. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הצמד את מקבע שולחן פלדה. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לזהות ולסמן רשת של מקומות השפעה. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר 30 נקודות כי היקף הלהב כולו. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מארק מצביע עם עט סימון או שעווה ומספר לעיון. מדוד המרווח לנקודה באמצעות סרט מדידה לשימוש מאוחר יותר ייצוג חזותי של תוצאות. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר ולכייל תאוצה. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר ציר יחיד, 10 תאוצה mV / g. הקפד לבחור תאוצה ברגישות הראויה על מנת למנוע עומס יתר על החיישן כדי להשיג אות טובהיחסי -noise. כמו כן, הקפיד טווח התדרים של החיישנים מספיק כדי ללכוד את טווח התדרים של ריבית עבור דגימת הבדיקה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> כיול כל חיישן. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חבר את החיישן שייקר מוחזק ביד שתפוקתם כוח יחיד בתדר בעצמה של 9.81 מ &#39;/ השני 2 RMS (כלומר, 1 ז). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> למדוד את התגובה למשך 2 שניות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> קבע את משרעת RMS של התגובה מן הודעת התוכנה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הכפל את משרעת RMS ב -1,000 לקבוע את גורם כיול עבור תאוצה ביחידות של mV / g. </li></ol></li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> פטיש בחר קצה הפטיש. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר בהדף עם רגישות של 11.2 mV / N. הקפד לבחור פטיש מספיק מלהיב את דגימת הבדיקה בשני בגודל ובתדר. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר טיפ ניילון. הקפד לבחור טיפ פטיש מספיק מלהיב את דגימת הבדיקה בשני בגודל ובתדר. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> שיתוףnnect הפטיש למערכת רכישת נתונים באמצעות כבל BNC. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> זיהוי מיקומי חיישן ולצרף חיישנים (איור 4). <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר במיקומים בנקודות m ו- n משני צדי מיקום הניזק. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הר תאוצה שלישית ב k מיקום. נתוני חיישן זה ישמשו כדי לאמת את התוצאות של ניתוח הפונקציה רגישה המוטבע. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> צרף תאוצה באמצעות דבק סופר. אפשר דבק סופר להגדיר לחלוטין לפני ביצוע בדיקות ההשפעה. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> פרמטרי בדיקה בחרו ב- GUI רכישת נתונים. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הפעל איתור מכה כפולה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הגדר את תדר הדגימה כדי 25,600 הרץ. טווח התדר השמיש הוא, אם כן, 12,800 הרץ. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> קבע את זמן מדגם 1 שניות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחרו בערוץ פטיש כערוץ ההדק. הגדר את רמת ההדק עד 10 האיחוד האירופי. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הגדר את האורך מראש הדק עד 5% מהזמן המדגם. The-T מראשנתוני חבלן נתונים שנאספו לפני רכישת הנתונים נכתבה כי אוחסן חיץ. חשוב לאחזר ולשמור נתונים זה כך שאירוע השפעה כולו הוא נתפס. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר את אומד FRF H1. אומדן זה מבוסס על ההנחה כי יש רעש בערוצי התגובה ולא רעש בערוץ הכח. הערה: אין נתונים חלון במהלך הרכישה. Windows ניתן ליישם שלאחר עיבוד, במידת הצורך. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> זן מידע תאוצה ופטיש, כולל גורמי כיול והערות זיהוי. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> שמור הגדרות עבור ניהול רישומים לשימוש בדיקות עתידיות. </li></ol></li></ol> 2. בדיקת השפעת על Blade בריא <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השפעת נקודת 1 עם הפטיש. כאשר האמפליטודה של כוח ההשפעה עולה על רמת ההדק שנבחרה, המערכת לאיסוף וניתוח נתונים תופעל ונתונים, לרבות הסכום הנבחר של נתונים מראש הדק, יחלו הקלטה. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> במהלך הנתונים acquisition, לפקח ערוצים למניעת חיתוך ערוץ ואת השפעות כפולות על ידי התבוננות היסטוריות הזמן מוצגת בתוכנת רכישת נתונים. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> במהלך רכישת נתונים, לפקח על קוהרנטיות עבור כל ערוץ תאוצה כדי להעריך את איכות הנתונים נרכשו על ידי התבוננות עלילת קוהרנטיות תוכנת רכישת נתונים. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חזור על שלב 2.1 ארבע פעמים נוספות בשלב 1. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השתמש אמפליטודות השפעה עקביות לכל ההשפעות. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חזור על שלבי 2.1 ו -2.2 עבור כל הנקודות. </li></ol> 3. בדיקות השפעה על Blade הפגום <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מקטע חוזר 2 על הלהב הפגום כדי לאסוף נתונים על תיקוף תוצאות הפונקציה רגישה המוטבעות. מלבד שינוי הדגימה במבחן, כל פרמטרי הבדיקה נשמרים זהה. </li></ol>

<ol><li>Singh, N., Joshi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+location+and+number+of+sensors+for+structural+health+monitoring+using+genetic+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Mater+Forum%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Ultrasonic+sensor+placement+optimization+in+structural+health+monitoring+using+evolutionary+strategy%5BTitle%5D)+AND+%22Review+Of+Qnde%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Multi-objective+optimization+of+sensor+and+excitation+layouts+for+frequency+response+function-based+structural+damage+identification%5BTitle%5D)+AND+%22Comput-Aided+Civinfrastructure+Eng%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Optimal+sensor+placement+for+fault+detection%5BTitle%5D)+AND+%22Eng+Struct%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((A+Bayesian+approach+to+optimal+sensor+placement+for+structural+health+monitoring+with+application+to+active+sensing%5BTitle%5D)+AND+%22Mech+Syst+Signal+Pr%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Sensor+network+optimization+for+a+passive+sensing+impact+detection+technique%5BTitle%5D)+AND+%22Struct+Health+Monit%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((An+embedded+sensitivity+approach+for+diagnosing+system-level+noise+and+vibration+problems%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Sound+Vibration%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Predicting+changes+in+vibration+behavior+using+first-+and+second-order+iterative+embedded+sensitivity+functions%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Sound+Vibration%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((A+Damage+Identification+Technique+based+on+Embedded+Sensitivity+Analysis+and+Optimization+Processes%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Sound+Vibration%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((A+comparison+of+the+H1%2C+H2%2C+and+Hv+frequency+response+functions%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Of+IMAC+III%22%5BJournal%5D)">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. Embedded Sensitivity Functions for improving the effectiveness of vibro-acoustic modulation and damage detection on wind turbine blades. ASME 2014 DSCC, , (2014).</li>
<li>Guratzsch, R., Mahadevan, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+health+monitoring+sensor+placement+optimization+under+uncertainty%5BTitle%5D)+AND+%22AIAA+J%22%5BJournal%5D)">Structural health monitoring sensor placement optimization under uncertainty.</a> AIAA J. 48 (7), 1281-1289 (2010).</li>
</ol>

החוקרים אין לי מה לחשוף.

גופי בדיקה צריכים להיות מתוכננים לשכפל תנאי שפה מציאותיים כך שהתוצאות תהיינה החלימו בתנאי הפעלה. הבחירה של מספר נקודות השפעה המשמשות לבדיקות היא trade-off בין בעל רזולוציה מרחבית מספיק זמן הבדיקה. בחר את הפטיש בהתבסס על הגודל של בדיקת דגימה ואת טווח התדרים של עניין. באופן כללי, ככל שקטן פטיש, הרחב את טווח התדרים נרגשים. עם זאת, פטישים קטנים בדרך כלל לייצר כוחות משרעת נמוכים יותר. פטישים מורגשים כלל מאובזרים עם מד כוח למדוד את היסטורית הזמן של ההשפעה. סוג קצה פטיש משפיע גם על טווח ...

טכניקות ניטור בריאות מבניות רבות מסתמכות על שינויי פונקציות תגובת תדר נמדדים (FRFs) כדי לזהות ניזק בתוך מבנה. עם זאת, כמה מהשיטות הללו לטפל כיצד לקבוע מיקומים חיישן ו / או להציב כוחות קלט כי יהיה למקסם את היעילות של השיטה כדי לזהות נזק. פונקציות רגישות Embedded (ESFs) ניתן להשתמש כדי לקבוע את רמת הרגישות של FRF לשינוי מקומי ביישוב תכונות החומר של המבנה. לכן, בגלל ניזק בדרך כלל תוצאות שינוי נקודות נוקשות, דעיכה, או מסה של המבנה, ESFs לספק שיטה לקביעת מיקומי חיישן כוח הטובים ביותר עבור טכניקות ניטור בריאות מבוססות FRF. המטרה בוידאו זה כתב היד היא לפרט את תהליך רכישת נתונים ושיטות עבודה מומלצת לקביעת ESFs למבנה. התהליך כולל קביעת FRFs שונה בדיקות השפעה מודאלית, אשר מבוצעת על ידי מגרה structuמחדש עם פטיש השפעה מודאלית ומדידה בתשובתה עם תאוצה. בעבודה זו, המבנה למבחן הוא להב הטורבינה 1.2 מ &#39;מגורים בקנה מידה הרוח. מטרת הבדיקות והניתוח היא יפקיד לאתר חיישן אשר רגישים ביותר לניזק ללהב. במקומות חיישן אלה יכולים לשמש בתכנית ניטור בריאות מבנית כדי לפקח על הלהב לניזק. מלבד שימוש ESFs לקבוע את מיקומי חיישן היעילים ביותר להשתמש בתכנית ניטור בריאות מבנית, כמה אלגוריתמי מיקום חיישן אופטימליים ניתן למצוא גם הפגינו בספרות. ב [קרמר], קרמר איטרטיבית מעריך את היכולת של מערכת של חיישנים כדי לבחון את דרך מערכת. לאחרונה, אלגוריתמים גנטיים 1-3 ורשתות עצביות 4 פותחו תפקידו לאתר חיישן אופטימלי. ב 5, גישת בייס משמשת שלוקחת בחשבון את הסיכון של סוגים שונים של טעויותוחלוקת שיעור הנזקים. ב 6, מודל אלמנטים סופיים היה ממונפת לזהות את מיקומי חיישן הסיכוי הטוב ביותר כדי לזהות נזק. ברוב של אלגוריתמי מיקום החיישן מוצגים בספרות, נתונים מהמבנה הפגום, אם מדומים או למדוד, נדרשים. אחד יתרונות של הגישה הרגישה המוטבעת הם כי במקומות החיישן ניתן לקבוע מהמבנה הבריא. יתרון נוסף של ESFs הוא כי תכונות חומר לא צריכות להיות ידועות במפורש. במקום זאת, תכונות חומר הם &quot;מוטבעים&quot; ב הביטויים עבור של FRFs המערכת. לכן, כל מה שצריך כדי לחשב ESFs הם קבוצה של FRFs נמדד במקומות קלט / פלט מסוים. באופן ספציפי, הרגישות (JK H) FRF מחושבת מתגובה נמדדה בנקודת j לקלט ב k נקודות, לשינוי קשיח (mn K) בין נקודות m ו- nהוא <img alt="Equation1" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" /> אֵיפֹה <img alt="Equation2" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" /> ESF הוא כפונקציה של התדר, ω 7-9. ההליך למדידת FRFs נדרש לחשב את הצד הימני של המשוואה (1) הוא, מפורטים בפרק הבא שמודגם בסרטון.

<table><tbody><tr><td>מד תאוצה</td><td>PCB</td><td>356B11</td><td>שלושה המשמשים בבדיקת</td></tr><tr><td>פטיש אימפקט</td><td>PCB</td><td>086C01</td><td></td></tr><tr><td>כרטיס רכישת נתונים</td><td>NI</td><td>9234</td><td></td></tr><tr><td>DAQ chasis&nbsp;</td><td>NI</td><td>cDAQ-9171</td><td>או תוכנה דומה</td></tr><tr><td></td><td>MATLAB</td><td></td><td></td></tr><tr><td>סופר דבק</td><td>Loctite</td><td>454</td><td></td></tr><tr><td>שייקר כף יד</td><td>PCB</td><td>394C06</td><td>לכיול&nbsp;</td></tr></tbody></table>

קליטת נתוני פרוטוקול קביעת פונקציות רגישות embedded

Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

היעילות של טכניקות ניטור בריאות מבניות רבות תלוי המיקום של חיישני המיקום של כוחות הקלט. אלגוריתמים לקביעת חיישן אופטימלי ומאלץ מקומות בדרך כלל דורשים נתונים, או מדומים או למדוד, מהמבנה הפגום. פונקציות רגישות Embedded לספק גישה לקביעת מיקום החיישן הטוב ביותר הזמין כדי לזהות נזק עם נתונים רק מהמבנה בריא. בסרטון ואת כתב היד הזה, הליך רכישת נתונים ושיטות העבודה מומלצת לקביעת פונקציות הרגישות הגלומה של מבנה מוצג. תפקידי תגובת התדר ששימשו לחישוב של פונקציות רגישות מוטבע נרכשים באמצעות בדיקות השפעה מודאלית. הנתונים נרכשים ותוצאות נציגים מוצגות עבור להב טורבינת מגורים בהיקף רוח. אסטרטגיות על מנת לאמוד את איכות הנתונים נרכשות ניתנות במהלך ההדגמה של תהליך רכישת נתונים. </p&gt;

איור 1 מציג פונקציה רגישה מוטבעת טיפוסית. דומה FRF, את ESF יש פסגות ליד התדרים הטבעיים של המבנה. הערך הגבוה מבין ESF, רגיש יותר לאור המיקום הוא לפגוע בין נקודות m ו- n. כל אחד בשלושים הנקודות נבדקו על להב טורבינת רוח יש ESF ייחודי. ניתן להשוות ESFs אלה כדי לקבוע אילו חיישן המיקום יהיה רגיש ביותר לנזק. לדוגמה, תרשים 2 מציג את אמפליטודות של ESFs ליד 142 הרץ. מ המזימה הזאת, ברור כי במקומות החיישן מתא...

מתואר הליך רכישת הנתונים לקביעת פונקציות רגישות משובצות. הנתונים נרכשים ומוצגות תוצאות מייצגות עבור להב טורבינת רוח בקנה מידה מגורים.

קליטת נתוני פרוטוקול קביעת פונקציות רגישות Embedded

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

המטרה הכללית של הליך זה היא לקבוע את פונקציות הרגישות המוטמעות של מבנה. ההליך יודגם על להב של טורבינת רוח בקנה מידה ביתי. שיטה זו יכולה לסייע במענה על שאלות מפתח הקשורות לניטור בריאות מבנית, כגון כיצד תשתנה תגובתו של מבנה עקב נזק במיקום מסוים.היתרון המרכזי של טכניקה זו הוא שהיא מספקת שיטה למידול מבנה המבוסס על נתונים שנמדדו ניסויית, ובכך היא מבטלת את הצורך בידיעת פרמטרים ספציפיים של מסה, קשיחות ושיכוך. התחל בתכנון מתקן בדיקה המשחזר תנאי שפה מציאותיים. בדוגמה זו, מיקומי הברגים הוכנו כך שיהיו תואמים למיקומי ההרכבה של הלהב.ייצרו את המתקן מפלדה כדי למזער את תרומתו של המתקן לתגובה הדינמית של דגמי הבדיקה. הרכיבו את המתקן על ידי הברגה ראשונית של הלהב לסוגר ה-T המותאם אישית, ולאחר מכן הידוק של המתקן לשולחן פלדה. כעת, זהו וסמנו רשת של נקודות פגיעה על הלהב.השתמשו בטוש או בעט שעווה כדי לסמן ולמספר 30 נקודות הפרוסות על פני הלהב כולו. לאחר מכן, מדדו את המיקום היחסי של הנקודות לצורך הייצוג הוויזואלי של תוצאות הבדיקה. בשלב הבא, הכינו מד תאוצה (accelerometer) בעל ציר יחיד ברגישות של 10 millivolts per g.בחירה של רגישות מתאימה עבור המד תאוצה (accelerometer) שלכם היא קריטית להשגת יחסי אות-רעש טובים. כמו כן, ודאו שטווח התדרים של מד התאוצה מספיק כדי ללכוד את טווח התדרים הרלוונטי עבור הדגימה שלכם. כילו כל חיישן.חברו חיישן למנער ידני המסוגל להפיק כוח בתדר יחיד של 9.81 meters per second squared. מדדו את תגובת החיישן למשך שתי שניות של ניעור. פלט הכוח מוצג בתצוגת התוכנה.הכפילו את אמפליטודת ה-RMS ב-1000 כדי לקבוע את מקדם הכיול של המד תאוצה (accelerometer) במילי-וולט ל-g. השלב הבא הוא הכנת פטיש אימפקט בעל רגישות של 11.2 מילי-וולט לניוטון. ודאו כי הפטיש מסוגל לעורר את דגם הבדיקה הן באמפליטודה והן בתדר.לאחר מכן, הצמידו ראש ניילון לפטיש באופן שלא יפגע בתפקודו. לבסוף, חברו את הפטיש למערכת רכישת הנתונים באמצעות כבל BNC. כעת, זהו את מיקומי החיישנים על הלהב והצמידו את מד התאוצה (accelerometers) באמצעות דבק מהיר.בחרו מיקומים בנקודות m ו-n משני צידי מיקום הנזק. לאחר מכן, התקינו תאוצה מד (accelerometer) שלישי במיקום k. נתונים מחיישן זה ישמשו לאימות תוצאות ניתוח פונקציית הרגישות המובנית.פתח את ממשק המשתמש (GUI) של רכישת הנתונים. ראשית, הפעל את זיהוי הפגיעות הכפולות. לאחר מכן, הגדר את תדירות הדגימה ל-10,240 hertz.טווח התדרים הניתן לשימוש הוא מחצית מתדר הדגימה. שלישית, הגדירו את זמן הדגימה לשנייה אחת. רביעית, בחרו בערוץ הפטיש כערוץ הטריגר והגדירו את רמת הטריגר ל-10 newtons.חמישית, הגדירו את אורך ה-pre-trigger ל-5% מזמן הדגימה הכולל. נתוני ה-pre-trigger הם נתונים שנאספים ונשמרים בבפר (buffer) לפני תחילת פעולת מערכת רכישת הנתונים. חשוב לשלוף ולשמור נתונים אלו כדי שכל אירוע הפגיעה יתועד.שישי, בחרו את מעריך ה-H1 FRF המניח כי קיים רעש בערוצי התגובה ואין רעש בערוץ הכוח. לבסוף, הזינו את פרטי מד התאוצה והפטיש, כולל מקדמי כיול והערות זיהוי. לאחר מכן, שמרו את ההגדרות לצורך תיעוד ולשימוש בבדיקות עתידיות.לאחר שהדבק המהיר ששימש להצמדת החיישנים התייבש לחלוטין, הקישו על נקודת פגיעה אחת באמצעות הפטיש. כאשר אמפליטודת כוח הפגיעה תעלה מרמת ההפעלה (trigger) שנבחרה, מערכת רכישת הנתונים תופעל והקלטה של הנתונים, כולל הכמות שנבחרה של נתוני טרום-הפעלה (pre-trigger), תחל. במהלך רכישת הנתונים, עקבו אחר הערוצים בתוכנה כדי למנוע גלישה (clipping) ופגיעות כפולות.בנוסף, יש לבחון את תרשים הקוהרנטיות (coherence plot) כדי להעריך באופן מעמיק יותר את איכות הנתונים שנרכשו. אין לבצע חלון (windowing) לנתונים במהלך הרכישה. יש להכות בנקודה אחת ארבע פעמים נוספות בעוצמות פגיעה עקביות.לאחר מכן, חזרו על תהליך זה עבור כל נקודה שנבחרה על הלהב. לאחר הפגעה של כל הנקודות, חזרו על התהליך כולו על הלהב הפגום. הנתונים מהלהב הפגום נדרשים רק כדי להעריך את היעילות של פונקציות הרגישות המוטמעות.אין צורך לקבוע את פונקציות הרגישות המוטמעות עצמן. בדומה לפונקציות תגובת תדר, לפונקציות הרגישות המוטמעות יש שיאים בקרבת התדרים הטבעיים של המבנה. ככל שערך הפונקציות גבוה יותר, כך המיקום רגיש יותר לנזק בין נקודות m ו-n.קחו, לדוגמה, את האמפליטודות של הפונקציה סביב 142 Hertz. ברור כי מיקומי החיישנים התואמים לריבועים בעמודות הראשונה והשלישית הם הרגישים ביותר לנזק. שימו לב כי מיקומים אלו נקבעו על סמך נתונים שנאספו מלהב תקין.ההבדל בין פונקציות התגובה התדרדית שנמדדו מהלהב התקין לבין פונקציות התגובה התדרדית שנמדדו מהלהב הפגום מראה כי פונקציות הרגישות המובנות יעילות מאוד בחיזוי המיקומים על הלהב הרגישים ביותר לנזק, כפי שעולה מהדמיון בין שני הגרפים הללו. לאחר צפייה בסרטון זה, אתם אמורים להחזיק בהבנה טובה של אופן רכישת הנתונים הדרושים לקביעת פונקציות הרגישות המובנות של מבנה. למרות שההדגמה בוצעה על להב של טורבינת רוח, הליך זהו רלוונטי לכל מבנה שניתן למדוד את תגובתו באמצעות פטיש אימפקט ומדי מדור.

data-acquisition-protocol-for-determining-embedded-sensitivity

Research

JoVE Journal

Engineering

הנדסה

הטכניקה של אלקטרו הקלטה תאית מודגמת והשתמשה לקבוע רגישויות ספקטרלי של תאי קולטי אור יחידים העין המורכבת של פרפר.

קביעת תא קולטת אור הרגישות ספקטרלית במודל חרקים מן<em&gt; In vivo</em&lt;הקלטות תאיות

סורק הדמית חלקיקים מגנטיים בדגימות מישוריים פותח באמצעות תדר מישוריים ערבוב טכניקת זיהוי מגנטי. תגובת מוצר intermodulation המגנטית מן המגנטיזציה הקוי nonhysteretic של החלקיקים נרשמה עם עירור שתי בתדירות. ניתן להשתמש בו כדי לצלם תמונות 2D של דגימות ביולוגיות דקות.

תדירות ערבוב סורק זיהוי מגנטי הדמית חלקיקים מגנטיים בדגימות מישורים

עבודה זו מתאר שיטה ליתוגרפיה nanoimprinting ליצור מערכים חישה באיכות גבוהה עובד על העיקרון של תמסורת אופטית יוצאת דופן. החיישן הוא בעלות נמוכה, עמיד, קל לשימוש, ניתן לזהות טרופונין לב אני בנסיוב בריכוזים הרלוונטית קלינית (99th אחוזון הקיצוץ ∼10-400 pg/mL, בהתאם וזמינותו).

באמצעות תמסורת אופטית יוצאת דופן לכמת סמנים לב בנסיוב אדם

מחקר זה מתאר פרוטוקול כדי למדוד רמות חשיפה בלהקה 2.4 GHz, הימנעות אי הוודאויות הנגרמת על ידי שימוש exposimeters אישי כמו התקני מדידה. שינויים אלה של רמות החשיפה צריכה להילקח בחשבון, במיוחד על פי חוק בדיקות, היכן גבולות חשיפה מוגדרים מנתונים שאינו מוטרד.

ניתוח יעיל של תנאי חשיפה של אדם עם הגוף שחוקה Dosimeters ב 2.4 GHz הלהקה

ניתן להשתמש בפרוטוקול הניסיוני המוצג לביצוע מדידות בזמן אמת של פעילות cavitation במכשיר תרבות תאים במטרה לאפשר חקירה של התנאים הנדרשים לאספקת תרופות מוצלחת ו/או ביו-אפקטים אחרים.

לימוד טיפול משופר Cavitation

אנו מציגים שיטה לאיסוף סימולטני של אותות fMRI ו-fNIRS מאותם נבדקים עם כיסוי fNIRS של כל הראש. הפרוטוקול נבדק עם שלושה צעירים וניתן להתאים אותו לאיסוף נתונים עבור מחקרים התפתחותיים ואוכלוסיות קליניות.

איסוף נתונים סימולטני של מדידות fMRI ו-fNIRS באמצעות מערך Optode של ראש שלם וערוצים למרחקים קצרים

המחקר הבא מעריך את הפרופיל הטוקסיקולוגי של מסגרת מתכתית-אורגנית נבחרת המשתמשת בחישת עכבת תא חשמלי (ECIS), טכניקת סינון בזמן אמת ובתפוקה גבוהה.

חישת מצע תא חשמלי להערכה בזמן אמת של פרופילים טוקסיקולוגיים של מסגרת מתכת-אורגנית

פולימרים המיוצרים כתוספים נמצאים בשימוש נרחב לייצור מטא-חומרים אלסטיים. עם זאת, ההתנהגות הוויסקו-אלסטית של פולימרים אלה בתדרים על-קוליים עדיין נחקרה בצורה גרועה. מחקר זה מדווח על פרוטוקול להערכת התכונות הוויסקו-אלסטיות של פולימרים שהודפסו בתלת-ממד ומראה כיצד להשתמש בהם כדי לנתח את הדינמיקה המטא-חומרית.

אפיון מטא-חומרים אלסטיים מפזרים המיוצרים על ידי ייצור תוספים 

פרוטוקול זה מספק שיטה לאופטימיזציה גלובלית שיטתית של חיישנים ביולוגיים מקודדים גנטית באמצעות יצירה והערכה של ספריות גנטיות בסיוע אוטומציה. זה משולב עם מתודולוגיות תכנון ניסוי כדי לייעל את הניסויים ולאפשר בחירת רכיבים גנטיים כדי לכוונן את החיישנים הביולוגיים לתוצאות תכנון ספציפיות.

דגימה יעילה של מרחב תכנון חיישנים ביולוגיים מקודדים גנטית מתאפשרת עם תכנון ניסויים וזרימת עבודה של אוטומציה

טכניקה לביצוע הדמיה כמותית תלת ממדי (3D) עבור מגוון של זורם נוזל מוצגת. שימוש במושגים מתחום הדמית שדה אור, אנו משחזרים כרכי 3D ממערכים של תמונות. התוצאות שלנו 3D להקיף מגוון רחב הכוללים שדות מהירות והפצות גודל בועות רבות שלבים.

קביעת שדות זרימה 3D באמצעות מצלמה מרובה אור תחום הדמיה

למדו לקבוע פונקציות רגישות מוטמעות בלהבי טורבינות רוח באמצעות נתונים ניסיוניים. שיטה זו מאפשרת ניטור בריאות מבנית ללא צורך בפרמטרים מדויקים של מסה וקשיחות.

קליטת נתוני פרוטוקול קביעת פונקציות רגישות Embedded

גלה סרטונים נוספים