Name: Protokół akwizycji danych do określania osadzonych funkcji poufności (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 46 s
Description: Poznaj metodę akwizycji danych do określania osadzonych funkcji poufności w łopatach turbin wiatrowych. Technika ta umożliwia modelowanie struktur bez znajomości parametrów masy, sztywności i tłumienia.

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

Autorzy nie mają żadnych podziękowań.

1. Przygotowanie do testu
<ol>
	<li>Zaprojektuj i wyprodukuj urządzenie testowe. Zaprojektuj urządzenie tak, aby odwzorowywało realistyczne warunki brzegowe, wybierając lokalizacje pasujące do miejsc montażu ostrza. Wybierz stal na mocowanie, aby zminimalizować wpływ uchwytu na dynamiczną reakcję badanej próbki.
	<ol>
		<li>Przykręć ostrze do niestandardowego wspornika teowego.</li>
		<li>Clamp urządzenie do stalowego stołu.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Zidentyfikuj i oznacz siatkę miejsc uderzenia.
	<ol>
		<li>Wybierz 30 punktów, które obejmują całe ostrze.</li>
		<li>Zaznacz punkty markerem lub pisakiem woskowym i numerem w celach informacyjnych. Zmierz odstępy między punktami za pomocą taśmy mierniczej do późniejszego wykorzystania w wizualnej reprezentacji wyników.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wybierz i skalibruj akcelerometry.
	<ol>
		<li>Wybierz jednoosiowe akcelerometry 10 mV/g. Pamiętaj, aby wybrać akcelerometry o odpowiedniej czułości, aby uniknąć przeciążenia czujnika i osiągnąć dobry stosunek sygnału do szumu. Upewnij się również, że zakres częstotliwości czujników jest wystarczający do uchwycenia zakresu częstotliwości interesującego dla badanej próbki.</li>
		<li>Skalibruj każdy czujnik.
		<ol>
			<li>Podłącz czujnik do ręcznej wytrząsarki, której wyjściem jest siła o pojedynczej częstotliwości o wielkości 9.81 m/s2 rms (tj. 1 g).</li>
			<li>Mierz odpowiedź przez 2 sekundy.</li>
			<li>Określ amplitudę skuteczną odpowiedzi na podstawie odczytu oprogramowania.</li>
			<li>Pomnóż amplitudę rms przez 1,000, aby określić współczynnik kalibracji dla akcelerometru w jednostkach mV/g.</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wybierz młotek i końcówkę młotka.
	<ol>
		<li>Wybierz młot udarowy o czułości 11,2 mV/N. Pamiętaj, aby wybrać młot, który wystarczająco wzbudza badaną próbkę zarówno w zakresie amplitudy, jak i częstotliwości.</li>
		<li>Wybierz nylonową końcówkę. Pamiętaj, aby wybrać końcówkę młotka, która wystarczająco wzbudza badaną próbkę zarówno w zakresie amplitudy, jak i częstotliwości.</li>
		<li>Podłącz młot do systemu akwizycji danych za pomocą BNC.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Zidentyfikuj lokalizacje czujników i podłącz czujniki (rysunek 4).
	<ol>
		<li>Wybierz lokalizacje w punktach m i n po obu stronach miejsca uszkodzenia.</li>
		<li>Zamontuj trzeci akcelerometr w miejscu k. Dane z tego czujnika zostaną wykorzystane do walidacji wyników analizy wbudowanej funkcji czułości.</li>
		<li>Przymocuj akcelerometry za pomocą super kleju. Poczekaj, aż super klej całkowicie stwardnieje przed przeprowadzeniem próby udarności.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wybierz parametry testowe w graficznym interfejsie użytkownika akwizycji danych.
	<ol>
		<li>Włącz wykrywanie podwójnych trafień.</li>
		<li>Ustaw częstotliwość próbkowania na 25 600 Hz. Użyteczny zakres częstotliwości wynosi zatem 12 800 Hz.</li>
		<li>Ustaw czas próbkowania na 1 sek.</li>
		<li>Wybierz kanał młota jako kanał wyzwalający. Ustaw poziom aktywacji na 10 EU.</li>
		<li>Ustaw długość przed wyzwoleniem na 5% całkowitego czasu próbkowania. Dane przed wyzwoleniem to dane zebrane przed rozpoczęciem pozyskiwania danych, które zostały zapisane w buforze. Ważne jest, aby pobrać i zapisać te dane, aby uchwycić całe zdarzenie uderzenia.</li>
		<li>Wybierz estymator H1 FRF. Ten estymator zakłada, że na kanałach odpowiedzi występuje szum, a na kanale siły nie ma szumu. 
		Uwaga: Nie wyświetlaj danych w oknie podczas akwizycji. W razie potrzeby okna można zastosować w procesie przetwarzania końcowego.</li>
		<li>Wprowadź informacje o akcelerometrze i młotku, w tym współczynniki kalibracji i uwagi identyfikacyjne.</li>
		<li>Zapisz ustawienia do prowadzenia dokumentacji i do wykorzystania w przyszłych testach.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. Testy wpływu na zdrowe ostrze
<ol>
	<li>Uderz młotkiem w punkt 1. Gdy amplituda siły uderzenia przekroczy wybrany poziom wyzwalania, system akwizycji danych zostanie uruchomiony i dane, w tym wybrana ilość danych sprzed wyzwolenia, rozpoczną rejestrację.
	<ol>
		<li>Podczas akwizycji danych monitoruj kanały, aby uniknąć przycinania kanałów i podwójnego wpływu, obserwując historie czasowe wyświetlane w oprogramowaniu do akwizycji danych.</li>
		<li>Podczas akwizycji danych monitoruj koherencję dla każdego kanału akcelerometru, aby ocenić jakość uzyskanych danych, obserwując wykres koherencji w oprogramowaniu do akwizycji danych.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Powtórz krok 2.1 jeszcze cztery razy w punkcie 1.
	<ol>
		<li>Używaj spójnych amplitud udarności dla wszystkich uderzeń.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Powtórz kroki 2.1 i 2.2 dla wszystkich punktów.</li>
</ol>
3. Próba uderzeniowa uszkodzonego ostrza
<ol>
	<li>Powtórz sekcję 2 na uszkodzonym ostrzu w celu zebrania danych do walidacji wyników wbudowanej funkcji czułości. Z wyjątkiem zmiany próbki do badań, wszystkie parametry testowe pozostają takie same.</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>

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Osprzęt badawczy powinien być zaprojektowany w taki sposób, aby odtwarzał realistyczne warunki brzegowe, tak aby wyniki miały zastosowanie w warunkach eksploatacyjnych. Wybór liczby punktów uderzenia wykorzystywanych do testowania jest kompromisem między wystarczającą rozdzielczością przestrzenną a czasem testowania. Wybierz młotek w zależności od wielkości badanej próbki i zakresu częstotliwości, który Cię interesuje. Ogólnie rzecz biorąc, im mniejszy młotek, tym szerszy zakres częstotliwości wzbudzonej. Jednak mniejsze...

Wiele technik monitorowania stanu technicznego konstrukcji opiera się na zmianach w mierzonych funkcjach odpowiedzi częstotliwościowej (FRF) w celu wykrycia uszkodzeń wewnątrz struktury. Jednak niewiele z tych metod odnosi się do kwestii określania rozmieszczenia czujników i/lub miejsc przyłożenia siły wejściowej, które zmaksymalizowałyby skuteczność metody w wykrywaniu uszkodzeń. Wbudowane funkcje czułości (ESF) mogą być wykorzystane do określenia czułości FRF na lokalną zmianę właściwości materiałowych konstrukcji. Ponieważ uszkodzenia zazwyczaj prowadzą do lokalnej zmiany sztywności, tłumienia lub masy struktury, ESF stanowią metodę wyznaczania optymalnych lokalizacji czujników i sił dla technik monitorowania stanu technicznego opartych na FRF.
Celem niniejszego filmu i artykułu jest szczegółowe omówienie procesu pozyskiwania danych oraz najlepszych praktyk w zakresie wyznaczania ESF dla danej konstrukcji. Proces ten obejmuje wyznaczanie różnych FRF na podstawie modalnych prób uderzeniowych, które polegają na wzbudzeniu konstrukcji za pomocą modalnego młotka uderzeniowego i pomiarze jej odpowiedzi za pomocą akcelerometrów. W niniejszej pracy badaną konstrukcją jest łopatka turbiny wiatrowej w skali domowej o długości 1,2 m. Celem testów i analizy jest zidentyfikowanie lokalizacji czujników, które są najbardziej czułe na uszkodzenia łopatki. Lokalizacje te mogłyby następnie zostać wykorzystane w systemie monitorowania stanu technicznego konstrukcji do wykrywania uszkodzeń łopatki.
Poza wykorzystaniem ESF do określenia najskuteczniejszych lokalizacji czujników w schemacie monitorowania stanu technicznego konstrukcji, w literaturze można znaleźć wiele zaprezentowanych algorytmów optymalnego rozmieszczenia czujników. W [Kramer], Kramer iteracyjnie ocenia zdolność zestawu czujników do obserwacji postaci drgań układu. W ostatnim czasie opracowano algorytmy genetyczne 1-3 oraz sieci neuronowe 4 w celu identyfikacji optymalnych lokalizacji czujników. W 5 zastosowano podejście bayesowskie, które uwzględnia ryzyko wystąpienia różnych typów błędów oraz rozkład wskaźników uszkodzeń. W 6 wykorzystano model elementów skończonych do zidentyfikowania lokalizacji czujników, które z największym prawdopodobieństwem wykryją uszkodzenie. W większości algorytmów rozmieszczenia czujników przedstawionych w literaturze wymagane są dane z uszkodzonej konstrukcji, niezależnie od tego, czy są one symulowane, czy pomiarowe. Jedną z zalet podejścia opartego na wbudowanej czułości jest możliwość określenia lokalizacji czujników na podstawie konstrukcji nieuszkodzonej.
Kolejną zaletą ESF jest to, że właściwości materiałowe nie muszą być znane w sposób jawny. Zamiast tego właściwości materiałowe są „wpisane” w wyrażenia dla FRF systemu. Zatem do obliczenia ESF potrzebny jest jedynie zestaw zmierzonych FRF w określonych lokalizacjach wejścia/wyjścia. W szczególności czułość FRF (Hjk) obliczonego z odpowiedzi zmierzonej w punkcie j na wejście w punkcie k, na zmianę sztywności (Kmn) między punktami m a n wynosi
<img alt="Równanie przedstawiające symbol różniczkowy dla obliczania elementów macierzy w analizie matematycznej." src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Equation1">
gdzie <img alt="Wzór pochodnej cząstkowej, ∂H/∂K, symbol matematyczny do badań rachunku różniczkowego." src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Equation2"> to ESF jako funkcja częstotliwości, ω 7-9. Procedura pomiaru FRF niezbędna do obliczenia prawej strony równania (1) jest szczegółowo opisana w następnej sekcji i zaprezentowana w filmie.

<table><tbody><tr><td>Akcelerometr</td><td>PCB</td><td>356B11</td><td>trzy używane w testach</td></tr><tr><td>Młot udarowy</td><td>PCB</td><td>086C01</td><td></td></tr><tr><td>Karta akwizycji danych</td><td>NI</td><td>9234</td><td></td></tr><tr><td>Obudowa DAQ&nbsp;</td><td>NI</td><td>cDAQ-9171</td><td>lub podobne</td></tr><tr><td>oprogramowanie</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>Ręczna wytrząsarka</td><td>PCB</td><td>394C06</td><td>do kalibracji&nbsp;</td></tr></tbody></table>

protokół akwizycji danych do określania osadzonych funkcji poufności

Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

Skuteczność wielu technik monitorowania stanu konstrukcji zależy od rozmieszczenia czujników i lokalizacji sił wejściowych. Algorytmy do określania optymalnych lokalizacji czujników i wymuszania zazwyczaj wymagają danych, symulowanych lub mierzonych, z uszkodzonej konstrukcji. Wbudowane funkcje czułości umożliwiają określenie najlepszej dostępnej lokalizacji czujnika w celu wykrycia uszkodzeń na podstawie danych pochodzących ze zdrowej struktury. W tym filmie i manuskrypcie przedstawiono procedurę pozyskiwania danych i najlepsze praktyki określania osadzonych funkcji wrażliwości struktury. Funkcje odpowiedzi częstotliwościowej wykorzystywane do obliczania wbudowanych funkcji wrażliwości są uzyskiwane za pomocą modalnego badania zderzeniowego. Dane są zbierane, a reprezentatywne wyniki są przedstawiane dla łopaty turbiny wiatrowej na skalę mieszkaniową. Strategie oceny jakości pozyskiwanych danych są przedstawiane podczas demonstracji procesu pozyskiwania danych.

Rysunek 1 przedstawia typową funkcję czułości wbudowanej. Podobnie jak w przypadku FRF, ESF wykazuje piki w pobliżu częstotliwości drgań własnych konstrukcji. Im wyższa wartość ESF, tym większa czułość danej lokalizacji na uszkodzenie między punktami m a n. Każdy z trzydziestu punktów badanych na łopacie turbiny wiatrowej posiada unikalną funkcję ESF. Funkcje te można porównać, aby ustalić, która lokalizacja czujnika byłaby najbardziej czuła na uszkodzen...

Procedura pozyskiwania danych do określania wbudowanych funkcji czułości jest opisana. Dane są zbierane, a reprezentatywne wyniki są przedstawiane dla łopaty turbiny wiatrowej na skalę mieszkaniową.

Protokół akwizycji danych do określania osadzonych funkcji poufności

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

Ogólnym celem niniejszej procedury jest wyznaczenie wbudowanych funkcji czułości danej konstrukcji. Procedura zostanie zademonstrowana na łopacie turbiny wiatrowej w skali mieszkalnej. Metoda ta może pomóc w udzieleniu odpowiedzi na kluczowe pytania związane z monitorowaniem stanu technicznego konstrukcji, takie jak zmiana reakcji struktury w wyniku uszkodzenia w określonym miejscu.Główną zaletą tej techniki jest to, że zapewnia ona metodę modelowania struktury w oparciu o dane pomierzone eksperymentalnie, co eliminuje konieczność znajomości konkretnych parametrów masy, sztywności i tłumienia. Należy rozpocząć od zaprojektowania uchwytu testowego, który odtworzy realistyczne warunki brzegowe. W tym przykładzie rozmieszczenie śrub zostało przygotowane tak, aby odpowiadało miejscom montażu łopatki.Wykonaj uchwyt ze stali, aby zminimalizować jego wpływ na odpowiedź dynamiczną badanej próbki. Zmontuj uchwyt, najpierw przykręcając ostrze do specjalnego wspornika w kształcie litery T, a następnie mocując uchwyt do stalowego stołu. Następnie wyznacz i zaznacz na ostrzu siatkę punktów uderzenia.Użyj markera lub woskowego pisaka, aby zaznaczyć i ponumerować 30 punktów obejmujących całe ostrze. Następnie zmierz względną pozycję punktów, aby wykorzystać ją do wizualnej reprezentacji wyników testów. W kolejnym kroku przygotuj jednowrzosowe akcelerometry o czułości 10 mV/g.Wybór odpowiedniej czułości akcelerometru jest kluczowy dla uzyskania korzystnego stosunku sygnału do szumu. Należy również upewnić się, że zakres częstotliwości akcelerometru jest wystarczający, aby zarejestrować interesujący zakres częstotliwości badanego obiektu. Każdy czujnik należy skalibrować.Przymocuj czujnik do przenośnej wytrząsarki, która może generować siłę o pojedynczej częstotliwości wynoszącą 9.81 meters per second squared. Zmierz odpowiedź czujnika podczas dwóch sekund wytrząsania. Wartość siły wyjściowej jest wyświetlana w odczycie oprogramowania.Pomnóż amplitudę RMS przez 1000, aby wyznaczyć współczynnik kalibracji akcelerometru w miliwoltach na g. Kolejnym krokiem jest przygotowanie młotka uderzeniowego o czułości 11,2 miliwolta na niuton. Upewnij się, że młotek jest w stanie wzbudzić próbkę badawczą pod względem amplitudy i częstotliwości.Następnie do młotka przymocuj nylonową końcówkę w sposób, który nie wpłynie na jego funkcjonowanie. Na koniec podłącz młotek do systemu akwizycji danych za pomocą kabla BNC. Teraz wyznacz miejsca rozmieszczenia czujników na łopatce i przyklej akcelerometry za pomocą superglue.Wybierz lokalizacje w punktach m i n po obu stronach uszkodzonego miejsca. Następnie zamontuj trzeci akcelerometr w lokalizacji k. Dane z tego czujnika zostaną wykorzystane do walidacji wyników analizy funkcji czułości wbudowanej.Otwórz interfejs graficzny (GUI) systemu akwizycji danych. Najpierw włącz detekcję podwójnych trafień. Następnie ustaw częstotliwość próbkowania na 10 240 hertz.Użyteczny zakres częstotliwości stanowi połowę częstotliwości próbkowania. Po trzecie, ustaw czas próbkowania na jedną sekundę. Po czwarte, wybierz kanał młotka jako kanał wyzwalający i ustaw poziom wyzwalania na 10 newtonów.Po piąte, ustaw długość wstępnego wyzwalania (pre-trigger) na 5% całkowitego czasu próbkowania. Dane wstępne to dane gromadzone i przechowywane w buforze przed uruchomieniem systemu akwizycji danych. Ważne jest, aby odzyskać i zapisać te dane, aby zarejestrować całe zdarzenie uderzenia.Po szóte, wybierz estymator H1 FRF, który zakłada obecność szumu w kanałach odpowiedzi i brak szumu w kanale siły. Na koniec wprowadź informacje o akcelerometrze i młotku, w tym współczynniki kalibracji oraz notatki identyfikacyjne. Następnie zapisz ustawienia w celu prowadzenia dokumentacji oraz do wykorzystania w przyszłych testach.Po całkowitym utwardzeniu superglue użytego do przymocowania czujników, uderz młotkiem w punkt uderzenia jeden. Gdy amplituda siły uderzenia przekroczy wybrany poziom wyzwalania, system akwizycji danych zostanie uruchomiony i rozpocznie się rejestracja danych, w tym wybranej ilości danych przed wyzwalaniem. Podczas akwizycji danych monitoruj kanały w oprogramowaniu, aby uniknąć przesterowania (clippingu) i podwójnych uderzeń.Należy również przeanalizować wykres koherencji, aby dodatkowo ocenić jakość pozyskanych danych. Nie należy stosować okienkowania danych podczas akwizycji. Punkt uderzenia należy uderzyć jeszcze cztery razy, zachowując stałą amplitudę uderzeń.Następnie powtórz ten proces dla każdego wybranego punktu na łopatce. Po uderzeniu we wszystkie punkty powtórz cały proces na łopatce uszkodzonej. Dane z uszkodzonej łopatki są potrzebne wyłącznie do oceny skuteczności wbudowanych funkcji czułości.Nie jest konieczne wyznaczanie samych wbudowanych funkcji czułości. Podobnie jak funkcje odpowiedzi częstotliwościowej, wbudowane funkcje czułości posiadają piki w pobliżu częstotliwości drgań własnych struktury. Im wyższa wartość tych funkcji, tym bardziej dana lokalizacja jest podatna na uszkodzenia pomiędzy punktami m i n.Weźmy na przykład amplitudy funkcji w pobliżu 142 Hz. Wyraźnie widać, że lokalizacje czujników odpowiadające kwadratom w pierwszej i trzeciej kolumnie są najbardziej czułe na uszkodzenia. Należy zauważyć, że lokalizacje te zostały określone na podstawie danych uzyskanych z nieuszkodzonego łopatki.Różnica między funkcjami odpowiedzi częstotliwościowej wyznaczonymi dla łopatki zdrowej a funkcjami odpowiedzi częstotliwościowej wyznaczonymi dla łopatki uszkodzonej pokazuje, że wbudowane funkcje czułości są bardzo skuteczne w przewidywaniu miejsc na łopatce, które są najbardziej podatne na uszkodzenia, co potwierdza podobieństwo obu tych wykresów. Po obejrzeniu tego filmu powinni Państwo posiadać dobrą wiedzę na temat sposobu pozyskiwania danych niezbędnych do wyznaczenia wbudowanych funkcji czułości struktury. Choć procedura została zademonstrowana na łopatce turbiny wiatrowej, jest ona możliwa do zastosowania w dowolnej strukturze, której odpowiedź można zmierzyć za pomocą młotka udarowego i akcelerometru.

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

Research

JoVE Journal

Engineering

Inżynieria

Elektrofizjologiczna technika zapisu wewnątrzkomórkowego jest demonstrowana i używana do określania wrażliwości spektralnej pojedynczych komórek fotoreceptorowych w złożonym oku motyla.

Wyznaczanie czułości spektralnej komórek fotoreceptorowych w modelu owadów na podstawie nagrań wewnątrzkomórkowych in vivo

Skaner do obrazowania cząstek magnetycznych w próbkach płaskich został opracowany przy użyciu techniki detekcji magnetycznej z mieszaniem częstotliwości planarnej. Reakcja produktu intermodulacji magnetycznej na nieliniowe niehisteretyczne namagnesowanie cząstek jest rejestrowana po wzbudzeniu dwuczęstotliwościowym. Może być używany do wykonywania obrazów 2D cienkich próbek biologicznych.

Skaner detekcji magnetycznej z mieszaniem częstotliwości do obrazowania cząstek magnetycznych w próbkach planarnych

Ta praca opisuje metodę litografii nanoimprintingowej do wytwarzania wysokiej jakości matryc czujnikowych, które działają na zasadzie niezwykłej transmisji optycznej. Bioczujnik jest tani, solidny, łatwy w użyciu i może wykrywać troponinę sercową I w surowicy w klinicznie istotnych stężeniach (odcięcie 99. percentyla ∼10-400 pg/ml, w zależności od testu).

Wykorzystanie nadzwyczajnej transmisji optycznej do ilościowego oznaczania biomarkerów serca w ludzkiej surowicy

To badanie opisuje protokół do pomiaru poziomów ekspozycji w paśmie 2,4 GHz, unikając niepewności spowodowanych użyciem osobistych ekspozymetrów jako urządzeń pomiarowych. Te zmiany poziomów narażenia powinny być brane pod uwagę, w szczególności w badaniach zgodności, w których limity narażenia są określane na podstawie danych niezakłóconych.

Skuteczna analiza warunków narażenia ludzi za pomocą dozymetrów noszonych na ciele w paśmie 2,4 GHz

Prezentowany protokół eksperymentalny może być wykorzystany do wykonywania pomiarów aktywności kawitacyjnej w czasie rzeczywistym w urządzeniu do hodowli komórkowej w celu umożliwienia zbadania warunków wymaganych do skutecznego dostarczania leku i/lub innych efektów biologicznych.

Studiowanie terapii wzmocnionej kawitacją

Prezentujemy metodę jednoczesnego zbierania sygnałów fMRI i fNIRS od tych samych osób z pokryciem fNIRS całej głowy. Protokół został przetestowany na trzech młodych osobach dorosłych i może być dostosowany do zbierania danych do badań rozwojowych i populacji klinicznych.

Jednoczesne zbieranie danych z pomiarów fMRI i fNIRS przy użyciu matrycy optodowej całej głowicy i kanałów o krótkich odległościach

Poniższe badanie ocenia profil toksykologiczny wybranego szkieletu metaloorganicznego za pomocą wykrywania impedancji ogniwa elektrycznego i substratu (ECIS), techniki badań przesiewowych w czasie rzeczywistym o wysokiej przepustowości.

Elektryczne wykrywanie podłoża komórkowego do oceny profili toksykologicznych struktury metaloorganicznej w czasie rzeczywistym

Polimery wytwarzane addytywnie były szeroko stosowane do produkcji elastycznych metamateriałów. Lepkosprężyste zachowanie tych polimerów przy częstotliwościach ultradźwiękowych pozostaje jednak słabo zbadane. Badanie to przedstawia protokół do oszacowania właściwości lepkosprężystych polimerów wydrukowanych w 3D i pokazania, jak je wykorzystać do analizy dynamiki metamateriału.

Charakterystyka rozpraszających elastycznych metamateriałów wytwarzanych w procesie wytwarzania przyrostowego

Protokół ten zapewnia metodę systematycznej globalnej optymalizacji genetycznie kodowanych bioczujników poprzez wspomagane automatyzacją generowanie i ocenę bibliotek genetycznych. Jest to połączone z metodologiami projektowania eksperymentów w celu usprawnienia eksperymentów i umożliwienia selekcji komponentów genetycznych w celu dostrojenia bioczujników do określonych wyników projektu.

Efektywne pobieranie próbek z genetycznie zakodowanej przestrzeni projektowej biosensorów możliwe dzięki projektowaniu eksperymentów i automatyzacji przepływu pracy

Przedstawiono technikę wykonywania ilościowego obrazowania trójwymiarowego (3D) dla różnych rodzajów przepływów płynów. Wykorzystując koncepcje z zakresu obrazowania pola światła (Light Field Imaging), rekonstruujemy objętości 3D z zestawów obrazów. Nasze wyniki 3D obejmują szeroki zakres danych, w tym pola prędkości oraz wielofazowe rozkłady wielkości pęcherzyków.

Wyznaczanie trójwymiarowych pól przepływu za pomocą wielokamerowego obrazowania pola światła

Poznaj metodę akwizycji danych do określania osadzonych funkcji poufności w łopatach turbin wiatrowych. Technika ta umożliwia modelowanie struktur bez znajomości parametrów masy, sztywności i tłumienia.

Protokół akwizycji danych do określania osadzonych funkcji poufności

Przeglądaj więcej filmów