Name: Data Acquisition Protocol voor het bepalen van Embedded Gevoeligheid Functies (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 46 s
Description: Leer een methode voor structurele gezondheidsmonitoring door embedded gevoeligheidsfuncties te bepalen met experimentele data van een windturbineblad. Deze techniek elimineert de noodzaak van specifieke massa-, stijfheids- en dempingsparameters.

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

De auteurs hebben geen bevestigingen.

1. Pre-voorbereiding van de proef <ol><li> Ontwerpen en fabriceren van de testopstelling. Het ontwerp van de armatuur om realistische randvoorwaarden repliceren door te kiezen bout locaties om de montage locaties van het blad aan te passen. Kies staal voor de bevestiging van de bijdrage uit de houder naar de dynamische respons van het monster te minimaliseren. <ol><li> Schroef het mes aan de aangepaste t-bracket. </li><li> Klem de armatuur op een stalen tafel. </li></ol></li><li> Identificeer en markeer raster van invloed locaties. <ol><li> Kies 30 punten die het hele blad overspannen. </li><li> Mark wijst met een marker of was pen en nummer voor referentie. Meet punt afstand met een meetlint om later bij de visuele weergave van de resultaten. </li></ol></li><li> Selecteren en te kalibreren versnellingsmeters. <ol><li> Kies enkele as, 10 mV / g versnellingsmeters. Wees zeker versnellingsmeters met de juiste gevoeligheid kiezen om overbelasting van de sensor en een goede signaal-bereiken-Noise verhoudingen. Zorg er ook de frequentie van de sensoren is voldoende om het frequentiegebied van het proefstuk vangen. </li><li> Kalibreren elke sensor. <ol><li> Bevestig de sensor om een handshaker waarvan de uitvoer een individuele frequentiecomponenten kracht met een grootte van 9,81 m / sec 2 rms (dwz 1 g). </li><li> Meet de respons voor 2 sec. </li><li> Bepaal de effectieve amplitude van de reactie van de software uitlezing. </li><li> Vermenigvuldig de rms amplitude van 1000 om de kalibratie factor te bepalen voor de accelerometer in eenheden van mV / g. </li></ol></li></ol></li><li> Kies een hamer en hamer tip. <ol><li> Kies een impact hamer met een gevoeligheid van 11,2 mV / N. Zorg ervoor dat u een hamer, die voldoende prikkelt het proefstuk in zowel amplitude en frequentie bereik te selecteren. </li><li> Kies een nylon tip. Zorg ervoor dat u een hamer tip die voldoende prikkelt het proefstuk in zowel amplitude en frequentie bereik te selecteren. </li><li> Connect de hamer om de data-acquisitie systeem met een BNC-kabel. </li></ol></li><li> Identificeer sensor plaatsen en maak sensoren (figuur 4). <ol><li> Kies locaties punten m en n aan weerszijden van de schade plaats. </li><li> Monteer een derde versnellingsmeter op locatie k. Gegevens uit deze sensor wordt gebruikt om de resultaten van de ingebedde gevoeligheidsfunctie analyse valideren. </li><li> Bevestig met behulp van versnellingsmeters superlijm. Laat de superlijm om volledig te stellen voor het uitvoeren van de botsproeven. </li></ol></li><li> Select-test parameters in de data-acquisitie GUI. <ol><li> Enable dubbele hit detectie. </li><li> Stel de sampling frequentie 25.600 Hz. Het bruikbare frequentiegebied wordt derhalve 12.800 Hz. </li><li> Stel de sample tijd tot 1 sec. </li><li> Selecteer de hamer kanaal als de trigger-kanaal. Stel het trigger niveau tot en met 10 EU. </li><li> Stel de pre-trigger lengte tot 5% van de totale bemonsteringstijd. De pre-trigger gegevens worden verzameld voordat de metingen worden gestart die is opgeslagen in een buffer. Het is belangrijk op te halen en deze op te slaan zodat het volledige effect gebeurtenis wordt vastgelegd. </li><li> Selecteer de H1 FRF schatter. Deze schatter veronderstelt dat er ruis op de responsekanalen en geen lawaai van de kracht kanaal. Let op: Niet venster gegevens tijdens acquisitie. Ramen kunnen worden toegepast in post-processing, indien nodig. </li><li> Voer accelerometer en hamer informatie, zoals onder meer ijken factoren en signalement. </li><li> Bewaar de instellingen voor het bijhouden en voor gebruik in de toekomst proeven. </li></ol></li></ol> 2. Impact Testen op het Healthy Blade <ol><li> Impact punt 1 met de hamer. Wanneer de amplitude van de slagkracht van de gekozen trigger niveau overschrijdt, wordt de data acquisitie systeem worden geactiveerd en gegevens, met inbegrip van de geselecteerde hoeveelheid pre-trigger data, zal de opname beginnen. <ol><li> Tijdens de gegevensoverdracht acquisition, monitor kanalen om channel knippen en dubbele effecten te vermijden door het observeren van de in de tijd weergegeven in de data-acquisitie software. </li><li> Tijdens de data-acquisitie, het toezicht op de samenhang moeten voor elke versnellingsmeter kanaal om de kwaliteit van de verkregen gegevens te evalueren door het observeren van de samenhang perceel in de data-acquisitie software. </li></ol></li><li> Herhaal stap 2.1 nog vier keer bij punt 1. <ol><li> Gebruik consistente invloed amplitudes voor alle effecten. </li></ol></li><li> Herhaal stap 2.1 en 2.2 voor alle punten. </li></ol> 3. Impact Testen op het beschadigde Blade <ol><li> Herhaal sectie 2 op de beschadigde mes om gegevens te verzamelen voor het valideren van de embedded gevoeligheid functie resultaten. Met uitzondering van de verandering in het testmonster worden alle testparameters gelijk gehouden. </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>

De auteurs hebben niets te onthullen.

Test armaturen moet worden ontworpen om te repliceren realistische randvoorwaarden zodat de resultaten onder de bedrijfsomstandigheden van toepassing zal zijn. De keuze van het aantal impacts voor de test is een afweging tussen het hebben van voldoende ruimtelijke resolutie en de testtijd. Selecteer de hamer basis van de grootte van het monster en het frequentiegebied. In het algemeen, hoe kleiner de hamer, een breder frequentiebereik opgewonden. Echter, kleinere hamers produceren doorgaans lagere amplitude krachten. Im...

Veel technieken structurele monitoring van gezondheid afhankelijk zijn van veranderingen in de gemeten frequentierespons functies (FRF&#39;s) om schade binnen een structuur op te sporen. Slechts weinig van deze werkwijzen hoe moet worden sensor plaatsingen en / of invoerkracht locaties die de doeltreffendheid van de werkwijze te maximaliseren om schade detecteren bepalen. Ingebedde gevoeligheidsfuncties (ESFT) kan worden gebruikt om de gevoeligheid van de FRF te bepalen naar een lokale verandering in de structuur van materiaaleigenschappen. Daarom omdat schade meestal resulteert in een lokale verandering in stijfheid, demping of massa van de constructie, ESFT een werkwijze voor het bepalen van de beste sensor en kracht locaties voor FRF gebaseerde gezondheidsmonitoring technieken. Het doel van deze video en manuscript is voor detail de data-acquisitie-proces en best practices voor het bepalen van ESFT voor een structuur. Het proces omvat het bepalen van de verschillende FRF&#39;s van modal botsproeven, die wordt uitgevoerd door een spannende structuopnieuw met een modaal effect hamer en het meten van de respons met accelerometers. In dit werk, de structuur wordt getest is een 1,2 m residentiële schaal wind turbine blad. Het doel van de proeven en analyses te plaatsen sensor die het meest gevoelig zijn voor schade aan het blad te identificeren. Deze sensor locaties kunnen vervolgens worden gebruikt in een constructieve schema gezondheidscontrole uit het mes op beschadiging controleren. Naast het gebruik van ESFT de meest effectieve sensorlocaties bepaald moet worden in een constructieve schema statuscontrole kunnen verschillende algoritmen voor optimale sensor ook worden gevonden in de literatuur aangetoond. In [Kramer], Kramer evalueert iteratief het vermogen van een reeks sensoren om de modes van een systeem te observeren. Recentelijk hebben genetische algoritmen 1-3 en neurale netwerken 4 ontwikkeld om optimale sensorlocaties identificeren. In 5 wordt een Bayesiaanse benadering die rekening houdt met het risico van verschillende soorten foutenen de verdeling van de schade tarieven. In 6, werd een eindige elementenmodel benut om de sensorlocaties meest waarschijnlijk schade kunnen opsporen. In de meeste van de sensor bij algoritmen voorgesteld in de literatuur, gegevens van de beschadigde structuur of gesimuleerd of gemeten, vereist. Een voordeel van de ingebedde gevoeligheid benadering is dat de sensor plaatsen kan worden bepaald uit de gezonde structuur. Een ander voordeel is dat ESFS materiaaleigenschappen niet expliciet behoeft bekend. In plaats daarvan worden de materiaaleigenschappen &quot;embedded&quot; in de uitdrukkingen voor FRF&#39;s van het systeem. Derhalve alles wat nodig is voor de berekening ESFT zijn een reeks gemeten FRF&#39;s op specifieke input / output locaties. Specifiek, de gevoeligheid van de FRF (H jk) berekend uit een gemeten respons in punt j te stellen op punt k, een verandering in stijfheid (K mn) tussen de punten M en Nis <img alt="Equation1" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" /> waar <img alt="Equation2" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" /> is het ESF als functie van de frequentie ω 7-9. De procedure voor het meten van de wijze om de rechterzijde van vergelijking (1) berekenen FRF&#39;s wordt toegelicht in de volgende sectie en aangetoond in de video.

<table><tbody><tr><td>Accelerometer</td><td>PCB</td><td>356B11</td><td>drie gebruikt in testen</td></tr><tr><td>Impact hammer</td><td>PCB</td><td>086C01</td><td></td></tr><tr><td>Data acquisition card</td><td>NI</td><td>9234</td><td></td></tr><tr><td>DAQ chassis&nbsp;</td><td>NI</td><td>cDAQ-9171</td><td>of soortgelijk</td></tr><tr><td>Software</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>Handheld Shaker</td><td>PCB</td><td>394C06</td><td>voor kalibratie&nbsp;</td></tr></tbody></table>

data acquisition protocol voor het bepalen van embedded gevoeligheid functies

Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

De effectiviteit van veel structurele schade bewakingstechnieken afhankelijk van de plaatsing van sensoren en de plaats van invoer krachten. Algoritmen voor het bepalen van de optimale sensor en het dwingen van locaties vergen doorgaans data, ofwel gesimuleerde of gemeten, uit de beschadigde structuur. Ingesloten gevoeligheidsfuncties verschaffen een aanpak voor het bepalen van de beste beschikbare sensorlocatie schade met alleen gegevens van de gezonde structuur te detecteren. In deze video en manuscript, wordt de data-acquisitie procedure en best practices voor het bepalen van de embedded gevoeligheid functies van een structuur gepresenteerd. De frequentieresponsiefuncties gebruikt bij de berekening van de ingebedde gevoeligheidsfuncties worden verkregen middels modale botsproef. De gegevens worden verkregen en representatieve resultaten worden getoond voor een residentiële schaal wind turbine blad. Strategieën voor het evalueren van de kwaliteit van de gegevens die worden verkregen worden verstrekt tijdens de demonstratie van de data-acquisitie proces. </p&gt;

Figuur 1 toont een typische geïntegreerde gevoeligheidsfunctie. Net als bij een FRF, het ESF heeft pieken in de buurt van de natuurlijke frequenties van de structuur. Hoe hoger de waarde van de ESF, hoe gevoeliger de locatie beschadigt tussen de punten M en N. Elk van de dertig getest op de wind turbine blad punten heeft een unieke ESF. Deze ESFT kunnen worden vergeleken om te bepalen welke sensorlocatie meest gevoelig zijn voor schade zou zijn. Bijvoor...

De procedure voor gegevensverwerving om ingebedde gevoeligheidsfuncties te bepalen wordt beschreven. Gegevens worden verzameld en representatieve resultaten worden getoond voor een windturbineblad op woonhuisschaal.

Data Acquisition Protocol voor het bepalen van Embedded Gevoeligheid Functies

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

Het algemene doel van deze procedure is het bepalen van de ingebedde gevoeligheidsfuncties van een constructie. De procedure wordt gedemonstreerd aan een windturbineblad op residentiële schaal. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van kernvragen met betrekking tot structurele gezondheidsmonitoring, zoals de vraag hoe de respons van een constructie verandert als gevolg van schade op een bepaalde locatie.Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat het een methode biedt voor het modelleren van een structuur op basis van experimenteel gemeten gegevens, waardoor het niet langer nodig is om specifieke parameters voor massa, stijfheid en demping te kennen. Begin met het ontwerpen van een testopstelling om realistische randvoorwaarden na te bootsen. In dit voorbeeld zijn boutposities voorbereid die overeenkomen met de montageposities van de blad.Stel de armatuur van staal vervaardigen om de bijdrage van de armatuur aan de dynamische respons van het testmonster te minimaliseren. Assembleer de armatuur door eerst het blad aan de op maat gemaakte T-beugel te bouten en vervolgens de armatuur aan een stalen tafel te klemmen. Identificeer en markeer nu een raster van impactlocaties op het blad.Gebruik een markeerstift of waxpen om 30 punten over het gehele blad te markeren en te nummeren. Meet vervolgens de relatieve positie van de punten op om deze te gebruiken voor de visuele weergave van de testresultaten. Bereid daarna enkelassige accelerometers voor met een gevoeligheid van 10 millivolts per g.Het kiezen van de juiste gevoeligheid van uw versnellingsmeter is cruciaal voor het verkrijgen van gunstige signaal-ruisverhoudingen. Zorg er daarnaast voor dat het frequentiebereik van de versnellingsmeter voldoende is om het relevante frequentiebereik van uw specimen vast te leggen. Kalibreer elke sensor.Bevestig een sensor aan een handshaker die een kracht met een enkele frequentie van 9,81 meters per second squared kan genereren. Meet de respons van de sensor gedurende twee seconden schudden. De krachtuitvoer wordt weergegeven in de softwareuitlezing.Vermenigvuldig de RMS-amplitude met 1000 om de kalibratiefactor voor de versnellingsmeter te bepalen in millivolts per g. De volgende stap is het voorbereiden van een impacthamer met een gevoeligheid van 11,2 millivolts per newton. Zorg ervoor dat de hamer het testobject kan exciteren in zowel amplitude als frequentie.Bevestig vervolgens een nylon tip aan de hamer die de werking ervan niet in gevaar brengt. Verbind tot slot de hamer via een BNC-kabel met het gegevensacquisitiesysteem. Bepaal nu de locaties van de sensoren op het blad en bevestig de versnellingsmeters met secondelijm.Kies locaties op de punten m en n aan weerszijden van de beschadigde locatie. Monteer vervolgens een derde versnellingsmeter op locatie k. De gegevens van deze sensor zullen worden gebruikt om de resultaten van de analyse van de ingebedde gevoeligheidsfunctie te valideren.Open de GUI voor gegevensverwerving. Schakel eerst de detectie van dubbele hits in. Stel vervolgens de bemonsteringsfrequentie in op 10.240 hertz.Het bruikbare frequentiebereik is de helft van de bemonsteringsfrequentie. Ten derde wordt de bemonstertijd ingesteld op één seconde. Ten vierde wordt het hamerkanaal geselecteerd als triggerkanaal en wordt het triggerniveau ingesteld op 10 newtons.Vijfde, stel de pre-triggerduur in op 5% van de totale bemonsteringstijd. De pre-triggergegevens zijn gegevens die worden verzameld en opgeslagen in een buffer voordat het gegevensverwervingssysteem wordt gestart. Het is belangrijk om deze gegevens op te halen en op te slaan, zodat de gehele impactgebeurtenis wordt vastgelegd.Zesde, selecteer de H1 FRF-schatter, die ervan uitgaat dat er ruis is op de responskanalen en geen ruis op het krachtkanaal. Voer tot slot de informatie over de versnellingsmeter en de hamer in, inclusief kalibratiefactoren en identificatienotities. Sla vervolgens de instellingen op voor de verslaglegging en voor gebruik bij toekomstige tests.Zodra de superlijm die is gebruikt om de sensoren te bevestigen volledig is uitgehard, wordt impactpunt één met de hamer geraakt. Wanneer de amplitude van de impactkracht het gekozen triggerniveau overschrijdt, wordt het gegevensacquisitiesysteem geactiveerd en begint de registratie van gegevens, inclusief de geselecteerde hoeveelheid pre-triggergegevens. Controleer tijdens de gegevensacquisitie de kanalen in de software om clipping en dubbele impacten te vermijden.Observe daarnaast het coherentieplot om de kwaliteit van de verworven gegevens verder te evalueren. Pas geen windowing toe op de gegevens tijdens de acquisitie. Sla punt één vier keer extra aan met consistente impactamplitudes.Herhaal dit proces vervolgens voor elk geselecteerd punt op het blad. Nadat alle punten zijn geraakt, wordt het gehele proces herhaald op het beschadigde blad. De gegevens van het beschadigde blad zijn uitsluitend nodig om de effectiviteit van de ingebedde sensitiviteitsfuncties te evalueren.Het is niet nodig om de ingebedde sensitiviteitsfuncties zelf te bepalen. Net als frequentieresponsfuncties vertonen de ingebedde sensitiviteitsfuncties pieken nabij de eigenfrequenties van de structuur. Hoe hoger de waarde van de functies, des te gevoeliger de locatie is voor schade tussen punten m en n.Neem bijvoorbeeld de amplitudes van de functie rond 142 Hertz. Het is duidelijk dat de sensorposities die overeenkomen met de vierkanten in de eerste en derde kolom het meest gevoelig zijn voor de schade. Let op dat deze posities zijn bepaald op basis van gegevens verkregen met een gezonde blad.Het verschil tussen de frequentieresponsfuncties bepaald uit het gezonde blad en de frequentieresponsfuncties bepaald uit het beschadigde blad laat zien dat de ingebedde gevoeligheidsfuncties zeer effectief zijn in het voorspellen van de locaties op het blad die het meest gevoelig zijn voor schade, zoals blijkt uit de gelijkenis tussen deze twee grafieken. Na het bekijken van deze video zou u een goed begrip moeten hebben van hoe u de gegevens verkrijgt die nodig zijn om de ingebedde gevoeligheidsfuncties van een structuur te bepalen. Hoewel dit is gedemonstreerd op een windturbineblad, is deze procedure van toepassing op elke structuur waarvan de respons kan worden gemeten met een slaghamer en een versnellingsmeter.

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

Research

JoVE Journal

Engineering

Techniek

De elektrofysiologische techniek van intracellulaire opname wordt gebracht en benut spectrale gevoeligheden van enkele fotoreceptorcellen bepalen het samengestelde oog van een vlinder.

Bepaling van fotoreceptorcel spectrale gevoeligheid hebben een Insect Model van<em&gt; In Vivo</em&gt; Intracellulaire Recordings

Een scanner voor beeldvorming magnetische deeltjes in vlakke monsters werd ontwikkeld met vlakke frequentie mengen magnetische detectietechniek. De magnetische intermodulatieproduct reactie van de lineaire nonhysteretic magnetisatie van de deeltjes wordt opgenomen op een twee-frequentie excitatie. Het kan worden gebruikt om 2D beelden dunne biologische monsters.

Frequentie mengen Magnetic Detection Scanner voor de beeldvorming van magnetische deeltjes in Planar Samples

Dit werk beschrijft een nanoimprinting lithografie methode om kwalitatief hoogwaardige sensing matrices die op het principe van buitengewone optische transmissie werken. De biosensor is lage kosten, robuust, makkelijk te gebruiken, en kan detecteren cardiale troponine ik in serum op klinisch relevante concentraties (99th percentiel cutoff ∼10-400 pg/mL, afhankelijk van de test).

Met behulp van buitengewone optische transmissie te kwantificeren cardiale Biomarkers in menselijk Serum

Deze studie beschrijft een protocol voor het meten van de niveaus van blootstelling in de 2,4-GHz band, het vermijden van de onzekerheden die veroorzaakt door het gebruik van persoonlijke exposimeters zoals meettoestellen. Deze veranderingen van de niveaus van blootstelling moeten worden rekening gehouden, met name in compliance testen, waarin de blootstellingslimieten uit niet-verstoord gegevens zijn gedefinieerd.

Effectieve analyse van menselijke blootstellingsvoorwaarden met lichaamsgebonden Dosimeters in de 2,4 GHz-Band

Het gepresenteerde experimentele protocol kan worden gebruikt om real-time metingen uit te voeren van cavitatieactiviteit in een celkweekapparaat met als doel onderzoek mogelijk te maken naar de voorwaarden die nodig zijn voor een succesvolle medicijnafgifte en/of andere bio-effecten.

Cavitatie verbeterde therapie bestuderen

We presenteren een methode voor het gelijktijdig verzamelen van fMRI- en fNIRS-signalen van dezelfde proefpersonen met fNIRS-dekking van het hele hoofd. Het protocol is getest met drie jongvolwassenen en kan worden aangepast voor gegevensverzameling voor ontwikkelingsstudies en klinische populaties.

Gelijktijdige gegevensverzameling van fMRI- en fNIRS-metingen met behulp van een optode-array voor het hele hoofd en kanalen over korte afstand

De volgende studie evalueert het toxicologische profiel van een geselecteerd metaal-organisch raamwerk met behulp van elektrische celsubstraatimpedantiedetectie (ECIS), een real-time, high-throughput screeningstechniek.

Elektrische cel-substraatdetectie voor real-time evaluatie van toxicologische profielen van metaal-organische kaders

Additief vervaardigde polymeren worden veel gebruikt voor de productie van elastische metamaterialen. Het visco-elastische gedrag van deze polymeren bij ultrasone frequenties blijft echter slecht bestudeerd. Deze studie rapporteert een protocol om de visco-elastische eigenschappen van 3D-geprinte polymeren te schatten en te laten zien hoe deze kunnen worden gebruikt om de dynamiek van metamaterialen te analyseren.

Karakterisering van dissipatieve elastische metamaterialen geproduceerd door additive manufacturing 

Dit protocol biedt een methode voor de systematische wereldwijde optimalisatie van genetisch gecodeerde biosensoren door middel van geautomatiseerde generatie en beoordeling van genetische bibliotheken. Dit gaat gepaard met ontwerp-van-experimentmethodologieën om experimenten te stroomlijnen en de selectie van genetische componenten mogelijk te maken om biosensoren af te stemmen op specifieke ontwerpresultaten.

Efficiënte bemonstering van genetisch gecodeerde biosensorontwerpruimte mogelijk gemaakt met een ontwerp- en automatiseringsworkflow

Een techniek voor het uitvoeren van kwantitatieve driedimensionale (3D) beeldvorming voor verschillende vloeistofstromen gepresenteerd. Met behulp van concepten uit de omgeving van het Licht Field Imaging, we reconstrueren 3D volumes van arrays van beelden. Onze 3D resultaten omvatten een breed scala waaronder snelheidsvelden en multi-fase belgrootte distributies.

Het bepalen van 3D stromingen via Multi-camera Light Field Imaging

Leer een methode voor structurele gezondheidsmonitoring door embedded gevoeligheidsfuncties te bepalen met experimentele data van een windturbineblad. Deze techniek elimineert de noodzaak van specifieke massa-, stijfheids- en dempingsparameters.

Data Acquisition Protocol voor het bepalen van Embedded Gevoeligheid Functies

Meer video's verkennen