Name: 데이터 수집 프로토콜 임베디드 감도 기능을 결정하는 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 46 s
Description: 학습하세요 임베디드 감도 함수를 결정하는 방법을 실험 데이터 기반 구조 건강 모니터링 기술로. 주거용 풍력 터빈 날개를 활용하여 손상 위치에 따른 구조 반응 변화를 정확히 예측하고 평가하는 절차를 익히세요.

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1. 사전 테스트 준비 <ol><li> 설계 및 테스트 픽스처를 제작. 블레이드의 장착 위치와 일치하도록 볼트 위치를 선택하여 실제 경계 조건을 복제하는 조명기 디자인. 시험편의 동적 응답 고정구의 기여를 최소화하기위한 고정구 강을 선택. <ol><li> 사용자 정의 t-브래킷에 블레이드 볼트. </li><li> 스틸 테이블에 고정 클램프. </li></ol></li><li> 확인하고 충격 위치의 그리드를 표시합니다. <ol><li> 전체 블레이드에 걸쳐 30 점을 선택합니다. </li><li> 마크는 참조 마커 또는 왁스 펜과 번호를 가리 킵니다. 결과의 시각적 표현에 나중에 사용하기 위해 줄자를 사용하여 포인트 간격을 측정한다. </li></ol></li><li> 선택 및 가속도계를 보정. <ol><li> 하나의 축, 10 MV / g 가속도계를 선택합니다. 센서 과부하를 방지하는 좋은 신호 대를 달성하기 위해 적절한 감도와 가속도계를 선택해야합니다-noise 비율. 또한, 센서의 주파수 범위 시험편에 대한 관심의 주파수 범위를 캡처하기에 충분해야. </li><li> 각각의 센서를 보정합니다. <ol><li> 출력이 9.81 m / 초 2 실효 (즉, 1g)의 크기와 단일 주파수 힘 휴대용 통에 센서를 부착합니다. </li><li> 2 초 동안 응답을 측정합니다. </li><li> 소프트웨어 판독의 응답의 RMS 진폭을 결정합니다. </li><li> MV / g의 단위 가속도에 대한 교정 팩터를 결정하기 위해 1000으로 RMS 진폭을 곱한다. </li></ol></li></ol></li><li> 선택 망치와 해머 팁. <ol><li> 11.2 MV / N의 감도 충격 망치를 선택합니다. 충분히 모두 진폭과 주파수 범위에서 시험편을 흥분 망치를 선택해야합니다. </li><li> 나일론 팁을 선택합니다. 충분히 모두 진폭과 주파수 범위에서 시험편을 자극 망치 팁을 선택해야합니다. </li><li> 공동BNC 케이블과 데이터 수집 시스템에 망치를 nnect. </li></ol></li><li> 센서 위치를 확인하고 연결 센서 (그림 4). <ol><li> 포인트 m에서 위치를 선택하고 n은 손상 위치의 양쪽에. </li><li> 위치 k에 세 번째 가속도계를 탑재합니다. 이 센서로부터의 데이터는 내장 감도 함수 분석의 결과를 검증하기 위해 사용된다. </li><li> 슈퍼 접착제를 사용하여 가속도계를 부착합니다. 슈퍼 접착제는 충격 시험을 실시하기 전에 완전히 설정할 수 있습니다. </li></ol></li><li> 데이터 수집 GUI에서 선택 테스트 파라미터. <ol><li> 더블 히트 감지를 사용합니다. </li><li> 25,600 Hz로 샘플링 주파수를 설정합니다. 가용 주파수 범위에 따라서, 12,800 Hz에서이다. </li><li> 1 초에 샘플 시간을 설정합니다. </li><li> 트리거 채널로 해머 채널을 선택합니다. (10) 유럽 연합 (EU)에 트리거 레벨을 설정합니다. </li><li> 총 샘플 시간의 5 % 사전 트리거 길이를 설정합니다. 프리 - t조작자 데이터는 버퍼에 저장되어있는 데이터 수집을 시작하기 전에 수집 된 데이터이다. 이 검색 전체 충격 이벤트가 포착 될 수 있도록,이 데이터를 저장하는 것이 중요하다. </li><li> H1의 FRF 추정을 선택합니다. 이 추정기는 응답 채널 잡음 및 힘 채널 노이즈가 있다고 가정한다. 참고 : 인수시하지 창 데이터를 수행합니다. 필요한 경우, 윈도우는, 후 처리에 적용될 수있다. </li><li> 교정 요인과 식별 노트를 포함 가속도계와 망치 정보를 입력합니다. </li><li> 기록 유지 및 미래의 테스트에 사용하기 위해 설정을 저장합니다. </li></ol></li></ol> 건강한 블레이드 2. 충격 시험 <ol><li> 망치와 충격 지점 1. 충격력의 진폭은 선택된 트리거 레벨을 초과 할 경우, 상기 데이터 획득 시스템은 트리거 될 것이고 프리 트리거 데이터의 선택된 양을 포함하는 데이터는 기록을 시작한다. <ol><li> 데이터 acquisitio 중N, 상기 데이터 수집 소프트웨어에 표시된 시간 이력을 관찰함으로써 채널 클리핑 이중 영향을 피하기 위해 채널을 감시한다. </li><li> 데이터 수집 동안, 데이터 수집 소프트웨어에 간섭 그래프를 관찰함으로써 획득 된 데이터의 품질을 평가하기 위해 각각의 가속도계 채널의 간섭을 모니터링한다. </li></ol></li><li> 단계를 반복 지점 1에서 2.1 네 번 이상. <ol><li> 모든 영향에 대해 일관된 영향 진폭을 사용합니다. </li></ol></li><li> 반복 모든 점 2.1 및 2.2 단계를 반복합니다. </li></ol> 손상된 블레이드 3. 충격 시험 <ol><li> 순서대로 손상된 블레이드를 반복 섹션 2는 임베디드 감도 함수의 결과를 검증하기위한 데이터를 수집합니다. 시험편의 변화를 제외하고, 모든 시험 변수는 동일하게 유지된다. </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>
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<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>
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<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>
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<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>

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테스트기구는 결과 작동 조건 하에서 적용되도록 실제 경계 조건을 복제하도록 설계되어야한다. 테스트에 사용 된 충격 점의 수의 선택은 충분한 공간 해상도 및 테스트 시간을 갖는 사이의 트레이드 오프이다. 시험편의 크기와 관심의 주파수 범위에 기초하여 해머를 선택한다. 일반적으로, 주파수 대역 여기 넓은 해머 작아. 그러나, 작은 망치는 일반적으로 낮은 진폭 힘을 생산하고 있습니다. 충격 해머는 충격의 시간 이력을 측정하는 힘 게이지로 계측된다. 해머 팁의 형태는 여기의 주파수 범위에 영향을 미친다. 열심히 팁, 여기의 폭 넓은 주파수 대역. 슈퍼 접착제 부착 재료에 의해 응답의 감쇄를 최소화하기 위해, 예를 들면, 왁스를 통해 선택된다. 상기 데이터 수집 소프트웨어에 사설하기 위해 이중 히트 감지 사용이중 충격이 발생하면 으로가 나타냅니다. 그들은 더 넓은, 더 반복 힘 스펙트럼을 생산하기 때문에 단일 영향 바람직하다. 힘의 크기는 선택된 트리거 레벨을 초과하는 경우, 데이터 ...

많은 구조 상태 모니터링 기술들은 구조 내의 손상을 검출하기 위해 측정 된 주파수 응답 함수 (주파수 재사용 계수)의 변화에​​ 의존한다. 그러나, 이들 방법의 일부는 손상을 검출하는 방법의 효과를 극대화 센서 게재 및 / 또는 입력 힘의 위치를​​ 결정하는 방법을 다룬다. 임베디드 감도 함수 (ESFs)는 구조의 재료 특성의 변화에​​ 로컬 FRF의 감도를 결정하기 위해 사용될 수있다. 손상은 일반적으로 강성, 감쇠 또는 구조물의 질량 로컬 변경을 초래하므로 따라서 ESFs는 FRF 기반 건강 모니터링 기술에 가장 힘 센서의 위치를​​ 결정하는 방법을 제공한다. 동영상 및 원고의 목적은 구체적으로 데이터 수집 프로세스와 구조 ESFs를 결정하는 최상의 방법이다. 방법은 구조물의 여진에 의해 수행된다 모달 충격 시험에서 다양한 주파수 재사용 계수를 결정하는 단계를 포함하는모달 충격 망치로 다시 가속도계와의 반응을 측정. 이 연구에서 시험되는 구조는 1.2 m 신청 규모의 풍력 터빈 블레이드이다. 테스트 및 분석의 목적은 블레이드의 손상에 가장 민감 센서 위치를 식별하는 것이다. 이러한 센서 위치는 손상 블레이드를 모니터링하는 구조적 상태 모니터링 방식에서 사용될 수있다. 구조적 상태 모니터링 방식에서 사용하는 것이 가장 효과 센서 위치를 결정하는 ESFs의 사용 외에, 여러 센서 최적 배치 알고리즘은 문헌에서 입증 찾을 수있다. [크레이머]에서 크레이머 반복적 시스템의 형태를 관찰하는 센서 세트의 능력을 평가한다. 최근에, 유전자 알고리즘 1-3 신경망 (4) 최적의 센서 위치를 식별하기 위해 개발되었다. 도 5에서, 베이지안 접근법이 고려 에러의 종류의 위험을 얻어 사용된다손상 속도와 분포. 도 6에서, 유한 요소 모델은 손상을 검출 할 가능성이 가장 많은 센서의 위치를 식별하기 위해 활용되었다. 문헌에 제시된 센서 배치 알고리즘의 대부분에서, 손상된 데이터 구조는, 시뮬레이션 또는 측정이든 요구된다. 임베디드 감도 방식의 한 가지 장점은 센서 위치가 건강한 구조로부터 결정될 수 있다는 것이다. ESFs의 또 다른 장점은 재료 특성을 명시 적으로 공지 될 필요가 있다는 것이다. 대신에, 재료 특성은 시스템의 주파수 응답 함수에 대한 식에 &quot;포함&quot;된다. 따라서, 모두는 ESFs 특정 입력 / 출력 위치에서 측정 된 주파수 응답 함수의 집합을 계산하는데 필요하다. 구체적으로, 응답에서 산출 된 FRF (H의 JK)의 감도는 점 M과 N 사이에 강성의 변화 (K 백만)에, 시점 k에서의 입력 점 J 측정이다 <img alt="Equation1" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" /> 어디에 <img alt="Equation2" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" /> 7-9 ω 주파수의 함수로서 ESF이다. (1) 식의 우변을 계산하기 위해 필요한 주파수 재사용 계수를 측정하는 절차는 다음 섹션에서 상세 하 동영상에서 설명된다.

<table><tbody>가<tr><td>속도계</td><td>PCB</td><td>356B11</td><td>테스트에 사용된 세 가지</td></tr><tr><td>임팩트 해머</td><td>PCB</td><td>086C01</td><td></td></tr><tr><td>데이터 수집 카드</td><td>NI</td><td>9234</td><td></td></tr><tr><td>DAQ 추적&nbsp;</td><td>NI</td><td>cDAQ-9171</td><td>또는 유사한</td></tr><tr><td>소프트웨어</td><td>MATLAB</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Super glue</td><td>Loctite</td><td>454</td><td></td></tr><tr><td>휴대용 쉐이커</td><td>PCB</td><td>394C06</td><td>보정&nbsp;</td></tr></tbody></table>

데이터 수집 프로토콜 임베디드 감도 기능을 결정하는

Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

많은 구조 상태 모니터링 기술의 효과는 센서의 배치 및 입력 힘의 위치에 의존한다. 최적의 센서를 결정하고 일반적으로 위치를 강제하기위한 알고리즘은 손상된 구조에서 데이터, 시뮬레이션 또는 측정 중 하나가 필요합니다. 임베디드 감도 함수는 건강한 구조 만 데이터 손상을 검출하기 위해 가능한 최선의 센서 위치를 결정하는 방법을 제공한다. 이 동영상과 논문에서, 데이터 수집 방법 및 구조를 포함 감도 함수를 결정하기위한 가장 좋은 방법은 제시된다. 임베디드 감도 함수의 계산에 사용 된 주파수 응답 함수는 모달 충격 시험을 사용하여 획득된다. 데이터 취득 및 담당자 결과는 주거 규모의 풍력 터빈 블레이드에 대해 표시됩니다. 데이터의 품질을 평가하기위한 전략은 데이터 수집 프로세스의 데모 중 제공된다 획득된다. </p&gt;

도 1은 일반적인 임베디드 감도 함수를 나타낸다. FRF 마찬가지로, ESF는 구조물의 고유 진동수 부근의 피크를 갖는다. ESF의 값이 높을수록, 더 중요한 위치를 점 m 및 n은 간 손상이다. 풍력 터빈 블레이드 테스트 서른 포인트들 각각은 고유 ESF있다. 이러한 손상은 ESFs 가장 민감 할 것이다 센서 위치를 결정하기 위해 비교 될 수있다. 예를 들어, 그림 2는 142 Hz의 근처 ESFs의 진폭을 보여줍니다. 이 플롯으로부터, 첫 번째와 세 번째 열의 사각형에 대응하는 위치 센서가 파손 가장 민감한 것이 명백하다. 이 위치는 건강한 날로부터 수집 된 데이터에서 결정합니다. 도 3은 건강 데이터로부터 결정된 주파수 재사용 계수 ...

임베디드 감도 함수를 결정하기 위한 데이터 수집 절차에 대해 설명합니다. 데이터를 수집하고 주거용 규모의 풍력 터빈 블레이드에 대한 대표적인 결과를 보여줍니다.

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

이 절차의 전반적인 목표는 구조물의 매립형 감도 함수를 결정하는 것입니다. 본 절차는 주거용 규모의 풍력 터빈 블레이드를 통해 시연됩니다. 이 방법은 특정 위치의 손상으로 인해 구조물의 응답이 어떻게 변화하는지와 같이 구조 건강 모니터링과 관련된 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.이 기술의 주요 장점은 실험적으로 측정된 데이터를 기반으로 구조를 모델링하는 방법을 제공하여 질량, 강성 및 감쇠에 대한 특정 파라미터를 알 필요가 없다는 점입니다. 실제 경계 조건을 재현하기 위한 테스트 고정 장치를 설계하는 것부터 시작하십시오. 본 예시에서는 블레이드의 장착 위치와 일치하도록 볼트 위치가 준비되었습니다.시험편의 동적 응답에 미치는 고정 장치의 영향을 최소화하기 위해 고정 장치를 강철로 제작하십시오. 먼저 블레이드를 맞춤형 T-브라켓에 볼트로 고정한 다음, 고정 장치를 강철 테이블에 클램프로 고정하여 조립하십시오. 이제 블레이드 위에 충격 위치의 그리드를 식별하여 표시하십시오.마커 또는 왁스 펜을 사용하여 블레이드 전체에 걸쳐 30개의 지점을 표시하고 번호를 매깁니다. 그런 다음, 테스트 결과의 시각적 표현에 사용할 각 지점의 상대적 위치를 측정합니다. 다음으로, 단축 10 mV/g 가속도계를 준비합니다.가속도계의 적절한 감도를 선택하는 것은 우수한 신호 대 잡음비를 얻는 데 매우 중요합니다. 또한, 가속도계의 주파수 범위가 시료의 관심 주파수 범위를 포착하기에 충분한지 확인하십시오. 각 센서를 교정하십시오.9.81 meters per second squared의 단일 주파수 힘을 출력할 수 있는 휴대용 쉐이커에 센서를 부착하십시오. 2초 동안 쉐이킹을 수행하며 센서의 응답을 측정하십시오. 출력된 힘은 소프트웨어 판독값으로 제공됩니다.RMS 진폭에 1000을 곱하여 가속도계의 교정 계수를 mV/g 단위로 결정합니다. 다음 단계는 감도가 11.2 mV/N인 임팩트 해머를 준비하는 것입니다. 해머가 시험편을 진폭과 주파수 모두에서 충분히 자극할 수 있는지 확인하십시오.그 다음, 해머의 기능에 영향을 주지 않는 나일론 팁을 해머에 부착합니다. 마지막으로, BNC 케이블을 통해 해머를 데이터 수집 시스템에 연결합니다. 이제 블레이드에서 센서 위치를 확인하고 가속도계를 순간접착제로 부착합니다.손상된 위치의 양측인 지점 m과 n에 측정 위치를 선정하십시오. 그 다음, 지점 k에 세 번째 가속도계를 장착하십시오. 이 센서에서 얻은 데이터는 임베디드 감도 함수 분석 결과를 검증하는 데 사용됩니다.데이터 수집 GUI를 엽니다. 먼저, 더블 히트 검출(double hit detection) 기능을 활성화합니다. 그런 다음, 샘플링 주파수를 10,240 hertz로 설정합니다.사용 가능한 주파수 범위는 샘플링 주파수의 절반입니다. 셋째, 샘플 시간을 1초로 설정합니다. 넷째, 해머 채널을 트리거 채널로 선택하고 트리거 레벨을 10 newtons로 설정합니다.다섯째, 프리트리거(pre-trigger) 길이를 총 샘플링 시간의 5%로 설정하십시오. 프리트리거 데이터는 데이터 수집 시스템이 시작되기 전에 버퍼에 수집 및 저장되는 데이터입니다. 충격 이벤트 전체를 캡처하기 위해서는 이 데이터를 회수하고 저장하는 것이 중요합니다.여섯째, 응답 채널에는 노이즈가 있고 힘 채널에는 노이즈가 없다고 가정하는 H1 FRF 추정기를 선택합니다. 마지막으로, 보정 계수와 식별 노트를 포함한 가속도계 및 해머 정보를 입력합니다. 그런 다음, 기록 보관 및 향후 테스트에서 사용하기 위해 설정을 저장합니다.센서 부착에 사용된 순간접착제가 완전히 경화되면, 망치로 충격 지점 1을 타격하십시오. 충격력의 진폭이 설정한 트리거 레벨을 초과하면 데이터 수집 시스템이 트리거되어, 선택한 양의 프리 트리거 데이터를 포함한 데이터 기록이 시작됩니다. 데이터 수집 중에 소프트웨어의 채널을 모니터링하여 클리핑 및 이중 충격이 발생하지 않도록 하십시오.또한, 획득한 데이터의 품질을 추가로 평가하기 위해 코히어런스 플롯(coherence plot)을 관찰하십시오. 데이터 획득 중에 윈도잉(windowing)을 하지 마십시오. 일관된 충격 진폭으로 충격 지점 1을 4회 더 타격하십시오.그런 다음, 블레이드에서 선택한 각 지점에 대해 이 과정을 반복합니다. 모든 지점에 충격을 가한 후, 손상된 블레이드에서 전체 과정을 다시 반복합니다. 손상된 블레이드의 데이터는 내장된 민감도 함수의 효과를 평가하는 데에만 필요합니다.매립된 민감도 함수 자체를 결정할 필요는 없습니다. 주파수 응답 함수와 마찬가지로, 매립된 민감도 함수는 구조물의 고유 진동수 근처에서 피크를 나타냅니다. 함수의 값이 높을수록 지점 m과 n 사이의 손상에 대해 해당 위치가 더 민감함을 의미합니다.예를 들어, 142 Hertz 근처에서 함수의 진폭을 살펴보십시오. 첫 번째와 세 번째 열의 사각형에 해당하는 센서 위치가 손상에 가장 민감하다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 위치는 결함이 없는 블레이드에서 획득한 데이터를 통해 결정되었다는 점에 유의하십시오.건강한 블레이드에서 결정된 주파수 응답 함수와 손상된 블레이드에서 결정된 주파수 응답 함수의 차이는, 두 그래프의 유사성에서 알 수 있듯이 내장된 감도 함수가 블레이드에서 손상에 가장 민감한 위치를 예측하는 데 매우 효과적임을 보여줍니다. 이 영상을 시청한 후, 여러분은 구조물의 내장된 감도 함수를 결정하는 데 필요한 데이터를 획득하는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다. 본 영상에서는 풍력 터빈 블레이드를 통해 시연하였으나, 이 절차는 임팩트 해머와 가속도계로 응답을 측정할 수 있는 모든 구조물에 적용 가능합니다.

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적층 제조(Additive Manufacturing)에 의해 생산된 소산 탄성 메타물질의 특성화 

이 프로토콜은 자동화 지원 유전자 라이브러리 생성 및 평가를 통해 유전적으로 인코딩된 바이오센서의 체계적인 글로벌 최적화 방법을 제공합니다. 이는 실험을 간소화하고 유전적 구성 요소를 선택하여 바이오센서를 특정 설계 결과에 맞게 조정할 수 있도록 하는 실험 설계 방법론과 결합됩니다.

실험 설계 및 자동화 워크플로우를 통해 유전적으로 인코딩된 바이오센서 설계 공간의 효율적인 샘플링

유체 흐름의 범위에 대한 양적 입체 (3D) 영상을 수행하기위한 기법 제공됩니다. 라이트 필드 영상의 영역에서 개념을 사용하여, 우리는 이미지의 배열에서 3D 볼륨을 재구성. 우리 3D 결과는 속도 필드와 다중 상 기포 크기 분포를 포함하는 광범위한 걸쳐.

멀티 카메라 라이트 필드 영상을 통해 3D 흐름 필드를 결정하는

학습하세요 임베디드 감도 함수를 결정하는 방법을 실험 데이터 기반 구조 건강 모니터링 기술로. 주거용 풍력 터빈 날개를 활용하여 손상 위치에 따른 구조 반응 변화를 정확히 예측하고 평가하는 절차를 익히세요.

데이터 수집 프로토콜 임베디드 감도 기능을 결정하는

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