Name: Veri Toplama Protokolü Gömülü Hassasiyet İşlevleri belirlenmesi için (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 46 s
Description: Keşfedin, gömülü hassasiyet işlevlerini deneysel verilerle yapısal sağlık izleme için nasıl belirleyeceğinizi. Bu yöntem, kütle ve sertlik parametrelerine ihtiyaç duymadan rüzgar türbini kanadı gibi yapıları modellemenizi sağlar.

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

Yazarlar hiçbir onayları var.

1. Ön Test Hazırlama <ol><li> Tasarım ve test fikstürü imal. Bıçağın montaj yerleri maç cıvata yerleri seçerek gerçekçi sınır koşulları çoğaltmak için fikstür tasarlayın. test numunesinin dinamik tepki fikstür katkı en aza indirmek için fikstür için çelik seçin. <ol><li> Özel t-dirseğe bıçağı cıvata. </li><li> Bir çelik masaya armatürü Kelepçe. </li></ol></li><li> Belirlemek ve etki yerleri ızgara işaretleyin. <ol><li> Tüm bıçak kapsayan 30 puan seçin. </li><li> Mark referans için bir işaretleyici veya balmumu kalem ve numarası ile işaret eder. Sonuçların görsel temsil daha sonra kullanılmak üzere bir mezura yardımıyla nokta aralığı ölçün. </li></ol></li><li> Seçin ve ivmeölçer kalibre. <ol><li> Tek eksen, 10 mV / g ivmeölçer seçin. sensörü aşırı yüklenmesini önlemek için ve iyi bir sinyal-to elde etmek için uygun hassasiyet ile ivmeölçer seçtiğinizden emin olun-Gürültü oranları. Ayrıca, sensör frekans aralığı test örneği için ilgili frekans aralığı yakalamak için yeterli olduğundan emin olun. </li><li> Her sensörünü kalibre edin. <ol><li> Çıkış tarafinda 9.81 m / sn2 rms (yani, 1 g) bir büyüklükte olan bir tek-frekanslı bir güç elde tutulan bir karıştırıcısı Algılayıcıyı takın. </li><li> 2 saniye tepkisini ölçmek. </li><li> Yazılım okumadan cevap efektif genliği belirleyin. </li><li> mV / g birimlerinde ivme için kalibrasyon faktörünü belirlemek için 1.000 ile efektif genlik çarpın. </li></ol></li></ol></li><li> Seç çekiç ve çekiç ucu. <ol><li> 11.2 mV / N bir hassasiyete sahip bir darbe çekiç seçin. yeterince hem genlik ve frekans aralığında test örneği heyecanlandıran bir çekiç seçtiğinizden emin olun. </li><li> Bir naylon ucu seçin. yeterince hem genlik ve frekans aralığında test örneği heyecanlandıran bir çekiç ucu seçtiğinizden emin olun. </li><li> CoBNC kablosu ile veri toplama sistemine çekiç nnect. </li></ol></li><li> Sensör konumlarını belirlemek ve eklemek sensörler (Şekil 4). <ol><li> Noktaları m yerleri seçin ve n hasar konumu her iki tarafında. </li><li> Konumu k üçüncü ivmeölçer monte edin. Bu sensöründen gelen verileri gömülü duyarlılık fonksiyonu analiz sonuçlarını doğrulamak için kullanılacaktır. </li><li> süper yapıştırıcı kullanarak ivmeölçer takın. süper yapıştırıcı etkisi test yapmadan önce tamamen ayarlamak için izin ver. </li></ol></li><li> veri toplama GUI Test parametrelerini seçin. <ol><li> çift ​​vuruş algılaması etkinleştirin. </li><li> 25600 Hz örnekleme frekansını ayarlayın. kullanılabilir frekans aralığı nedenle, 12.800 Hz vardır. </li><li> 1 sn örnek saatini ayarlayın. </li><li> Tetik kanalı olarak çekiç kanalını seçin. 10 AB tetik seviyesini ayarlayın. </li><li> toplam örnek süresinin% 5 ön tetik uzunluğunu ayarlayın. Ön-tdonatısı verileri bir tampon içinde depolanmış veri toplama başlamadan önce toplanan verilerdir. Almak ve tüm darbe olayı yakalanır, böylece bu verileri kaydetmek önemlidir. </li><li> H1 FRF tahmincisi seçin. Bu tahmincisi yanıt kanallarda gürültü ve kuvvet kanalda gürültü olduğunu varsayar. Not: edinimi sırasında değil pencere verilerini yapın. Gerekirse, Windows sonrası işleme uygulanabilir. </li><li> Kalibrasyon faktörleri ve kimlik notları da dahil olmak üzere ivmeölçer ve çekiç bilgileri girin. </li><li> kayıt tutma ve gelecekteki testlerinde kullanılmak üzere ayarları kaydedin. </li></ol></li></ol> Sağlıklı Blade 2. Darbe Testi <ol><li> çekiçle darbe noktası 1. darbe kuvvetinin büyüklüğü seçilen tetikleme seviyesini aştığında, veri toplama sistemi tetiklenir ve ön tetik veri seçilen miktarı da dahil olmak üzere veri, kayıt başlayacaktır. <ol><li> veri acquisitio sırasından, veri toplama yazılımı görüntülenen zaman geçmişlerini gözlemleyerek kanal kırpma ve çift etkilerini önlemek için kanal izlemek. </li><li> veri toplama sırasında, veri toplama yazılımı tutarlılık arsa gözlemleyerek elde edilen verilerin kalitesini değerlendirmek için her ivmeölçer kanalı için tutarlılık izlemek. </li></ol></li><li> Adımı yineleyin 1 noktasında 2.1 dört kez daha. <ol><li> tüm etkilerin için tutarlı darbe genlikleri kullanın. </li></ol></li><li> Tekrarlayın tüm noktaları için 2.1 ve 2.2 adımları tekrarlayın. </li></ol> Hasarlı Blade 3. Darbe Testi <ol><li> sırayla hasarlı bıçak üzerinde tekrarlayın bölüm 2 gömülü duyarlılık işlevi sonuçlarını doğrulamak için veri toplamak için. Test numunesinde değişiklik dışında, bütün test parametreleri, tutulur. </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>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Test demirbaşlar sonuçlar çalışma koşulları altında geçerli olacak o kadar gerçekçi sınır koşulları çoğaltmak için tasarlanmış olmalıdır. Test için kullanılan etki noktalarının sayısının seçimi yeterli uzaysal çözünürlüğü ve test vakit geçiriyor arasında bir trade-off. Test numunesinin boyut ve frekans aralığının göre çekiç seçin. Genel olarak, frekans aralığı heyecanlı geniş, çekiç küçük. Ancak, küçük çekiçler genellikle daha düşük genlik güçleri üretirler. Çekiçler etkinin zaman geçmişini ölçmek için bir kuvvet ölçer ...

Birçok yapısal sağlık izleme teknikleri bir yapı içinde hasar tespit ölçülen frekans tepki fonksiyonları (FTF) değişikliklere dayanmaktadır. Ancak, bu yöntemlerin birkaç hasarı tespit etmek için yöntemin etkinliğini maksimize edecek sensör yerleşimleri ve / veya giriş kuvveti konumlarını belirlemek için nasıl hitap etmektedir. Yerleşik hassasiyet fonksiyonları (ESFs) bir yapı malzemesi özellikleri, yerel bir değişim, bir Fransız Frangı duyarlılığını belirlemek için kullanılabilir. Hasar, genellikle sertlik, süspansiyon, ya da yapının kütlesinde bir yerel değişim ile sonuçlanır, çünkü, bu nedenle, ESFs FF tabanlı sağlık gözlem teknikleri için en uygun sensör ve kuvvet konumları belirlemek için bir yöntem sağlar. Bu video ve yazının amacı detaylara veri toplama süreci ve bir yapının ESFs belirlemek için en iyi uygulamalar olduğunu. süreç heyecan verici bir birleşik yapılarda tarafından yapılır modal darbe testi, çeşitli FTF&#39;larını belirleyen içerirKalıcı bir etki çekiçle yeniden ve ivme ölçer ile yanıtının ölçülmesi. Bu çalışmada, test edilen yapı 1.2 m konut ölçekli rüzgar türbini kanadı olduğunu. test ve analiz amacı bıçak zarar en duyarlı sensör yerleri tespit etmektir. Bu sensör konumları daha sonra, hasar bıçak izlemek için yapısal bir sağlık gözlem şemada kullanılabilir. yapısal sağlık izleme düzeni kullanmak en etkili sensör konumlarını belirlemek için ESFs kullanımı yanında, birkaç iyi sensör yerleştirme algoritmaları da literatürde ortaya bulunabilir. [Kramer] &#39;de, Kramer iteratif bir sistemin modları gözlemlemek için bir sensör grubu yeteneğini değerlendirir. Daha yakın zamanlarda, genetik algoritmalar 1-3 ve sinir ağları 4 optimum sensör yerleri belirlemek için geliştirilmiştir. 5 olarak, Bayes yaklaşımı göz önüne hata farklı riskini alır kullanılanHasar oranları ve dağıtımı. 6&#39;da, sonlu elemanlar modeli hasar tespit olasılığı en yüksek sensör yerleri belirlemek için kaldıraçlı edildi. literatürde sensör yerleştirme algoritmaları çoğunda, hasarlı yapıdan veri, simüle veya ölçülen olsun, gereklidir. gömülü hassasiyet yaklaşımın bir avantajı, sensör yer sağlıklı bir yapıya tespit edilebilir olmasıdır. ESFs diğer bir avantajı, malzeme özellikleri açık bir şekilde bilinen gerek olmasıdır. Bunun yerine, malzeme özellikleri sistemin FTF&#39;larındaki için ifadelerde &quot;embedded&quot; vardır. Bu nedenle, bütün bu ESFs özellikle giriş / çıkış yerlerinde FTF&#39;larından bir dizi hesaplamak için gereklidir. Özellikle, bir yanıt hesaplanan FRF (H jk) duyarlılığı noktaları m ve n arasındaki sertlik bir değişiklik (K mn) için, gelin k bir giriş gelin j ölçülenolduğunu <img alt="Equation1" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" /> nerede <img alt="Equation2" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" /> 7-9 ω frekansın bir fonksiyonu olarak ESF olup. (1) denkleminin sağ tarafına hesaplanması için gerekli FTF&#39;larını ölçülmesi için prosedür, sonraki bölümde detaylı ve video gösterilmiştir.

<table><tbody><tr><td>İvmeölçer</td><td>PCB</td><td>356B11</td><td>üç testte kullanılan</td></tr><tr><td>Darbeli çekiç</td><td>PCB</td><td>086C01</td><td></td></tr><tr><td>Veri toplama kartı</td><td>NI</td><td>9234</td><td></td></tr><tr><td>DAQ chasis&nbsp;</td><td>Kalibrasyon için NI</td><td>cDAQ-9171</td><td>veya benzeri</td></tr><tr><td>Yazılım</td><td>MATLAB</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Süper yapıştırıcı</td><td>Loctite</td><td>454</td><td></td></tr><tr><td>El Çalkalayıcı</td><td>PCB</td><td>394C06</td><td>&nbsp;</td></tr></tbody></table>

veri toplama protokolü gömülü hassasiyet İşlevleri belirlenmesi için

Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

Birçok yapısal sağlık gözlem teknikleri etkinliği sensörleri yerleştirilmesi ve giriş güçleri konumuna bağlıdır. Optimal sensörü belirlenmesi ve tipik yerleri zorlamak için algoritmalar hasarlı yapısını verileri, simüle veya ölçülen ya gerektirir. Gömülü duyarlılık fonksiyonları, sağlıklı yapısından sadece verilerle hasar tespit için mevcut en iyi sensör konumunu belirlemek için bir yaklaşım sağlar. Bu video ve yazıda, veri toplama işlemi ve bir yapının gömülü duyarlılık fonksiyonlarını belirlemek için en iyi uygulamalar sunulmuştur. Gömülü duyarlılık fonksiyonları hesaplanmasında kullanılan frekans tepki fonksiyonları kalıcı etki testi kullanılarak elde edilir. Veriler elde edilir ve temsilcisi sonuçları bir yerleşim ölçekli rüzgar türbini kanadının için gösterilmiştir. veri kalitesini değerlendirmek için stratejiler veri toplama sürecinin gösteri sırasında sağlanan kazanılmış edilir. </p&gt;

Şekil 1 tipik bir gömülü duyarlılık işlevini gösterir. Bir FF benzer şekilde, ESF yapının doğal frekansları yakınındaki tepe vardır. ESF yüksek bir değer, daha hassas konum noktaları m ve n arasında zarar etmektir. rüzgar türbini kanadının üzerinde test otuz noktanın her bir benzersiz ESF vardır. Bu ESFs hasara en hassas olacağını sensör konumu belirlemek için karşılaştırılabilir. Örneğin, Şekil 2, 142 Hz civarındaki ES...

Gömülü duyarlılık fonksiyonlarını belirlemek için veri toplama prosedürü açıklanmıştır. Veriler elde edilir ve konut ölçeğinde bir rüzgar türbini kanadı için temsili sonuçlar gösterilir.

Veri Toplama Protokolü Gömülü Hassasiyet İşlevleri belirlenmesi için

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

Bu prosedürün genel amacı, bir yapının gömülü hassasiyet fonksiyonlarını belirlemektir. Prosedür, konut ölçekli bir rüzgar türbini kanadı üzerinde gösterilecektir. Bu yöntem, belirli bir konumdaki hasar nedeniyle bir yapının tepkisinin nasıl değişeceği gibi yapısal sağlık izleme ile ilgili temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir.Bu tekniğin temel avantajı, kütle, sertlik ve sönümleme için belirli parametreleri bilme gerekliliğini ortadan kaldırarak, deneysel olarak ölçülen verilere dayalı bir yapı modelleme yöntemi sunmasıdır. Gerçekçi sınır koşullarını yeniden oluşturmak için bir test düzeneği tasarlayarak başlayın. Bu örnekte, cıvata konumları kanat montaj konumlarına uyacak şekilde hazırlanmıştır.Test numunesinin dinamik yanıtına olan etkisini en aza indirmek için fikstürü çelikten imal edin. Fikstürü, önce bıçağı özel T-braketine vidalayarak ve ardından fikstürü bir çelik masaya kenetleyerek monte edin. Şimdi, bıçak üzerinde bir darbe konumu ızgarası belirleyin ve işaretleyin.Tüm bıçak boyunca uzanan 30 noktayı işaretlemek ve numaralandırmak için bir markör veya balmumu kalem kullanın. Ardından, test sonuçlarının görsel temsili için kullanılacak noktaların bağıl konumlarını ölçün. Daha sonra, g başına 10 milivoltluk tek eksenli ivmeölçerleri hazırlayın.İvmeölçeriniz için uygun hassasiyeti seçmek, iyi sinyal-gürültü oranları elde etmek açısından kritiktir. Ayrıca, ivmeölçerin frekans aralığının, örneğinizin ilgilenilen frekans aralığını yakalamak için yeterli olduğundan emin olun. Her sensörü kalibre edin.9,81 m/s² değerinde tek frekanslı bir kuvvet çıkışı sağlayabilen el tipi bir sarsıcıya bir sensör takın. İki saniyelik sarsma işlemi boyunca sensörün tepkisini ölçün. Kuvvet çıkışı, yazılım okumasında sunulmaktadır.ivmeölçer için g başına milivolt cinsinden kalibrasyon faktörünü belirlemek amacıyla RMS genliğini 1000 ile çarpın. Bir sonraki adım, newton başına 11,2 milivolt hassasiyete sahip bir darbe çekicini hazırlamaktır. Çekicin, test numunesini hem genlik hem de frekans açısından uyarabildiğinden emin olun.Ardından, çekicin işlevini bozmayacak bir naylon uç takın. Son olarak, çekici bir BNC kablosu aracılığıyla veri toplama sistemine bağlayın. Şimdi, bıçak üzerindeki sensör konumlarını belirleyin ve ivmeölçerleri hızlı yapıştırıcı ile sabitleyin.Hasarlı konumun her iki yanındaki m ve n noktalarında konumlar seçin. Ardından, k konumuna üçüncü bir ivmeölçer yerleştirin. Bu sensörden elde edilen veriler, gömülü duyarlılık fonksiyonu analizinin sonuçlarını doğrulamak için kullanılacaktır.Veri toplama GUI'sini açın. Öncelikle, çift vuruş tespitini etkinleştirin. Ardından, örnekleme frekansını 10,240 hertz olarak ayarlayın.Kullanılabilir frekans aralığı, örnekleme frekansının yarısıdır. Üçüncü olarak, örnekleme süresini bir saniye olarak ayarlayın. Dördüncü olarak, tetikleme kanalı olarak çekiç kanalını seçin ve tetikleme seviyesini 10 newton olarak ayarlayın.Beşinci olarak, ön tetikleme uzunluğunu toplam örnekleme süresinin %5'ine ayarlayın. Ön tetikleme verileri, veri toplama sistemi başlatılmadan önce bir tampon bellekte toplanan ve saklanan verilerdir. Tüm darbe olayının yakalanabilmesi için bu verilerin geri çağrılması ve kaydedilmesi önemlidir.Altıncı olarak, yanıt kanallarında gürültü olduğunu ve kuvvet kanalında gürültü olmadığını varsayan H1 FRF tahmin edicisini seçin. Son olarak, kalibrasyon faktörleri ve tanımlama notlarını içeren ivmeölçer ve çekiç bilgilerini girin. Ardından, kayıt tutmak ve gelecekteki testlerde kullanmak için ayarları kaydedin.Sensörleri yapıştırmak için kullanılan hızlı yapıştırıcı tamamen kuruduktan sonra, çekiçle birinci darbe noktasına vurun. Darbe kuvvetinin genliği seçilen tetikleme seviyesini aştığında, veri toplama sistemi tetiklenecek ve seçilen miktardaki tetikleme öncesi verilerle birlikte veri kaydı başlayacaktır. Veri toplama sırasında, kırpılmayı (clipping) ve çift darbeleri önlemek için yazılımdaki kanalları izleyin.Ayrıca, elde edilen verilerin kalitesini daha ayrıntılı değerlendirmek için koherens grafiğini gözlemleyin. Veri toplama sırasında pencereleme yapmayın. Birinci darbe noktasına, tutarlı darbe genlikleri ile dört kez daha vurun.Ardından, bu işlemi bıçak üzerindeki seçilen her nokta için tekrarlayın. Tüm noktalara darbe uyguladıktan sonra, işlemin tamamını hasarlı bıçak üzerinde tekrarlayın. Hasarlı bıçaktan elde edilen veriler, yalnızca gömülü hassasiyet fonksiyonlarının etkinliğini değerlendirmek için gereklidir.Gömülü duyarlılık fonksiyonlarının kendilerini belirlemek gerekli değildir. Frekans tepki fonksiyonlarına benzer şekilde, gömülü duyarlılık fonksiyonları yapının doğal frekanslarının yakınında tepelere sahiptir. Fonksiyonların değeri ne kadar yüksekse, m ve n noktaları arasındaki konum hasara karşı o kadar duyarlıdır.Örneğin, 142 Hertz civarındaki fonksiyon genliklerini ele alalım. Birinci ve üçüncü sütunlardaki karelere karşılık gelen sensör konumlarının hasara karşı en duyarlı olduğu açıkça görülmektedir. Bu konumların, sağlıklı bir kanatla elde edilen verilerden belirlendiğini unutmayın.Sağlam kanattan belirlenen frekans tepki fonksiyonları ile hasarlı kanattan belirlenen frekans tepki fonksiyonları arasındaki fark, bu iki grafik arasındaki benzerliğin de kanıtladığı üzere, gömülü hassasiyet fonksiyonlarının kanat üzerinde hasara karşı en hassas olan konumları tahmin etmede çok etkili olduğunu göstermektedir. Bu videoyu izledikten sonra, bir yapının gömülü hassasiyet fonksiyonlarını belirlemek için gerekli verilerin nasıl elde edileceği konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız. Bu prosedür bir rüzgar türbini kanadı üzerinde gösterilmiş olsa da, tepkisi bir darbe çekici ve bir ivmeölçer ile ölçülebilen her türlü yapı için uygulanabilirdir.

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

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

hücre içi kayıt elektrofizyolojik teknik gösterdi ve bir kelebeğin bileşik gözünde tek fotoreseptör hücrelerinin spektral hassasiyetlerini belirlemek için kullanılır.

bir Böcek Modeli fotoreseptör hücre spektral Duyarlılık Belirlenmesi<em&gt; İn Vivo</em&gt; Hücre içi Kayıtlar

Düzlemsel örneklerinde manyetik parçacıkların görüntülenmesi için bir tarayıcı manyetik algılama tekniği karıştırma düzlemsel frekansı kullanılarak geliştirilmiştir. parçacıkların doğrusal olmayan nonhysteretic mıknatıslanma manyetik modülasyon ürünleri tepkisi iki frekans uyarım üzerine kaydedilir. İnce biyolojik örneklerin 2D görüntüleri çekmek için kullanılabilir.

Düzlemsel Örnekleri Manyetik tanecikler Görüntüleme Manyetik algılama Tarayıcı Karıştırma frekansı

Bu eser olağanüstü optik iletim prensibine göre çalışan yüksek kaliteli algılama diziler imal nanoimprinting litografi yöntemi açıklanır. Biyoalgılayıcı düşük maliyetli, güçlü, kullanımı kolay ve kardiyak troponin algılayabilir ben Serumda klinik konsantrasyonlarda (99inci yüzdelik kesme ∼10-400 pg/mL, tahlil bağlı olarak).

İnsan Serumda kardiyak biyolojik ölçmek için olağanüstü optik iletim kullanma

Bu çalışmada maruz kalma seviyeleri 2.4 GHz bandında ölçüm cihazları olarak kişisel exposimeters kullanımı nedeniyle belirsizlikler kaçınmak ölçmek için bir protokolünü açıklar. Bu değişikliklere maruz kalma seviyeleri özellikle uyum testi, maruz kalma limitlerini sigara tedirgin verilerden tanımlandığı dikkate alınmalıdır.

Söz konusu Dosimeters 2,4 GHz bant ile insan maruz kalma koşullardan etkili analizi

Sunulan deneysel protokol, başarılı ilaç dağıtımı ve/veya diğer biyoeffeksler için gerekli koşulların araştırılmasını sağlamak amacıyla bir hücre kültürü cihazında kavitasyon aktivitesinin gerçek zamanlı ölçümlerini yapmak için kullanılabilir.

Kavitasyon Gelişmiş Tedavi Çalışma

Tüm kafa fNIRS kapsamı ile aynı deneklerden fMRI ve fNIRS sinyallerini aynı anda toplamak için bir yöntem sunuyoruz. Protokol üç genç yetişkinle test edilmiştir ve gelişimsel çalışmalar ve klinik popülasyonlar için veri toplama için uyarlanabilir.

Tüm kafa optode dizisi ve kısa mesafeli kanallar kullanılarak fMRI ve fNIRS ölçümlerinin eş zamanlı veri toplanması

Aşağıdaki çalışma, gerçek zamanlı, yüksek verimli bir tarama tekniği olan elektrik hücresi-substrat empedans algılamasını (ECIS) kullanan seçilmiş bir metal-organik çerçevenin toksikolojik profilini değerlendirmektedir.

Metal-Organik Çerçeve Toksikolojik Profillerinin Gerçek Zamanlı Değerlendirilmesi için Elektrik Hücresi-Substrat Algılama

Eklemeli olarak üretilen polimerler, elastik metamalzemeler üretmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, bu polimerlerin ultrasonik frekanslardaki viskoelastik davranışı yeterince çalışılmamıştır. Bu çalışma, 3D baskılı polimerlerin viskoelastik özelliklerini tahmin etmek ve bunların metamateryal dinamiklerini analiz etmek için nasıl kullanılacağını göstermek için bir protokol bildirmektedir.

Eklemeli İmalat ile Üretilen Dağıtıcı Elastik Metamalzemelerin Karakterizasyonu 

Bu protokol, otomasyon destekli genetik kütüphane oluşturma ve değerlendirme yoluyla genetik olarak kodlanmış biyosensörlerin sistematik küresel optimizasyonu için bir yöntem sağlar. Bu, deneyleri kolaylaştırmak ve biyosensörleri belirli tasarım sonuçlarına göre ayarlamak için genetik bileşenlerin seçimini sağlamak için deney tasarımı metodolojileriyle birleştirilir.

Genetik Olarak Kodlanmış Biyosensör Tasarım Alanının Verimli Örneklenmesi, Deney Tasarımı ve Otomasyon İş Akışı ile Etkinleştirildi

Akışkanlar için bir dizi nicel üç boyutlu (3D) görüntüleme yapmak için bir teknik sunulmuştur. Işık Alanı Görüntüleme alanından kavramları kullanarak, görüntü dizilerinden 3D hacimleri yeniden. Bizim 3D sonuçlar hız alanları ve çok fazlı kabarcık boyutu dağılımları gibi geniş bir yelpazede kapsar.

Çoklu kamera Işık Alanı Görüntüleme aracılığıyla 3D Akış Alanları Belirleme

Keşfedin, gömülü hassasiyet işlevlerini deneysel verilerle yapısal sağlık izleme için nasıl belirleyeceğinizi. Bu yöntem, kütle ve sertlik parametrelerine ihtiyaç duymadan rüzgar türbini kanadı gibi yapıları modellemenizi sağlar.

Veri Toplama Protokolü Gömülü Hassasiyet İşlevleri belirlenmesi için

Daha fazla video keşfet