論文の概要: A Bayesian methodology for localising acoustic emission sources in
complex structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11058v1
- Date: Mon, 21 Dec 2020 00:19:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-04-27 06:19:40.745618
- Title: A Bayesian methodology for localising acoustic emission sources in
complex structures
- Title（参考訳）: 複雑な構造における音響放射源の局在化のためのベイズ法
- Authors: Matthew R. Jones, Tim J. Rogers, Keith Worden, Elizabeth J. Cross
- Abstract要約: 損傷源の局所化への音響放射の獲得は、構造的健康モニタリングにおける一般的なアプローチとして現れている。
最近の進歩にもかかわらず、非自明な幾何学的特徴を含む複合材料や構造内の損傷を見つけるタスクはまだ重要な課題です。
本稿では,これらの複雑さに頑健なベイズ的ソースローカライゼーション戦略について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the field of structural health monitoring (SHM), the acquisition of
acoustic emissions to localise damage sources has emerged as a popular
approach. Despite recent advances, the task of locating damage within composite
materials and structures that contain non-trivial geometrical features, still
poses a significant challenge. Within this paper, a Bayesian source
localisation strategy that is robust to these complexities is presented. Under
this new framework, a Gaussian process is first used to learn the relationship
between source locations and the corresponding difference-in-time-of-arrival
values for a number of sensor pairings. As an acoustic emission event with an
unknown origin is observed, a mapping is then generated that quantifies the
likelihood of the emission location across the surface of the structure. The
new probabilistic mapping offers multiple benefits, leading to a localisation
strategy that is more informative than deterministic predictions or
single-point estimates with an associated confidence bound. The performance of
the approach is investigated on a structure with numerous complex geometrical
features and demonstrates a favourable performance in comparison to other
similar localisation methods.
- Abstract（参考訳）: 構造的健康モニタリング(SHM)の分野では、損傷源をローカライズするための音響放射の取得が一般的なアプローチとして現れている。
近年の進歩にもかかわらず、非自明な幾何学的特徴を含む複合材料や構造物の損傷を突き止める作業は依然として大きな課題となっている。
本稿では,これらの複雑さに頑健なベイズ的ソースローカライゼーション戦略について述べる。
この新たな枠組みの下では、ガウス過程を用いて、複数のセンサペアのソース位置と対応する時間差値の関係を学習する。
未知の起源を持つ音響放射イベントが観測されると、構造の表面を横断する放射位置の可能性を定量化するマッピングが生成される。
新しい確率的マッピングは、複数の利点を提供し、決定論的予測や、関連する信頼境界を持つ単点推定よりも有益な局所化戦略をもたらす。
本手法は,多くの複雑な幾何学的特徴を持つ構造について検討し,他の類似の局所化法と比較して良好な性能を示す。
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