application to joint identification
Jure Korbar (Avtor), Domen Ocepek (Avtor), Gregor Čepon (Avtor), Miha Boltežar (Avtor)

Povzetek

The dynamic properties of assembled structures are governed by the substructure dynamics as well as the dynamics of the joints that are part of the assembly. It can be challenging to describe the physical interactions within the joints analytically, as slight modifications, such as static preload, temperature, etc. can lead to significant changes in the assembly’s dynamic properties. Therefore, characterizing the dynamic properties of joints typically involves experimental testing and subsequent model updating. In this paper, a machine-learning-based approach to joint identification is proposed that utilizes a physics-based computational model of the joint. The idea is to combine the computational model of the joint with dynamic substructuring techniques to train the machine-learning model. The flexibility of dynamic substructuring permits the enforcement of compatibility and equilibrium conditions between the component models from the experimental and numerical domains, facilitating the development of machine-learning models that can predict the dynamic properties of joints. The proposed approach provides an accurate data-driven method for joint identification in real structures, while reducing the number of measurements needed for the identification. The approach permits the identification of a full 12-DoF joint, enabling the coupling of 3D dynamic models of substructures. Compared to the standard decoupling approach, no spurious peaks are present in the reconstructed assembly response. The proposed approach is validated numerically and experimentally by reconstructing the assembly response and comparing the results with known assembly dynamics.

Ključne besede

identifikacija spojev;dinamsko podstrukturiranje;frekvečno podstrukturiranje;nevronske mreže;joint identification;dynamic substructuring;frequency-based substructuring;artificial neural networks;physics-based computational model;

Podatki

Jezik: Angleški jezik
Leto izida:
Tipologija: 1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija: UL FS - Fakulteta za strojništvo
UDK: 681.5:538.913
COBISS: 153289219 Povezava se bo odprla v novem oknu
ISSN: 1096-1216
Št. ogledov: 1056
Št. prenosov: 237
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Slovenski jezik
Sekundarni povzetek: Dinamske lastnosti sestavljenih struktur določajo dinamske lastnosti podstruktur in dinamika spojev, ki povezujejo podstrukture v sestavu. Že majhne spremembe statične predobremenitve, temperature itd. lahko povzročijo znatne spremembe dinamskih lastnostih sestava, zato je analitični popis interakcij v območju spoja lahko zelo zahteven. Popis dinamskih lastnosti spojev zato navadno vključuje izvedbo realnih eksperimentov in naknadno posodabljanje modelov. V tem članku je predstavljen pristop za identifikacijo parametrov fizikalno konsistentnega dinamskega modela spoja z metodami strojnega učenja. Pristop združuje dinamski model spoja z metodami dinamskega podstrukturiranja za učenje nevronske mreže. Metode dinamskega podstrukturiranja omogočajo, da z zapisom ravnovesnih in kompatibilnostnih enačb eksperimentalne modele sklopimo z numeričnimi modeli, kar omogoča razvoj modelov strojnega učenja, ki lahko identificirajo dinamske lastnosti spojev. Predlagani pristop predstavlja natančno metodo za identifikacijo spojev realnih struktur, hkrati pa zmanjšuje število meritev, potrebnih za identifikacijo. Pristop omogoča identifikacijo spoja z dvanajstimi prostostnimi stopnjami, kar je ključno za povezovanje prostorskih dinamskih modelov podstruktur. V primerjavi z ustaljenim pristopom, ki temelji na odklapljanju, v rekonstruiranem odzivu sestava lažni vrhovi niso prisotni. Pristop je numerično in eksperimentalno validiran s primerjavo znanega in rekonstruiranega frekvenčnega odziva sestava.
Sekundarne ključne besede: identifikacija spojev;dinamsko podstrukturiranje;frekvečno podstrukturiranje;nevronske mreže;
Vrsta dela (COBISS): Članek v reviji
Strani: str. 1-18
Zvezek: ǂVol. ǂ198
Čas izdaje: Sep. 2023
DOI: 10.1016/j.ymssp.2023.110426
ID: 19015010