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Analisi dei meccanismi di danneggiamento di materiali compositi pultrusi in fibra di vetro tramite emissione acustica e reti neurali.

Crivelli, Davide 2012. Analisi dei meccanismi di danneggiamento di materiali compositi pultrusi in fibra di vetro tramite emissione acustica e reti neurali. Presented at: 41° Convegno Nazionale AIAS - Associazione Italiana Per L’Analisi Delle Sollecitazioni, Vicenza, 5-8 Settembre 2012. Atti del 41° Convegno Nazionale AIAS.

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Abstract

Il crescente interesse verso i materiali compositi pultrusi rinforzati con fibra di vetro dovuto alle loro interessanti caratteristiche meccaniche e al loro costo ridotto è frenato dalla scarsa conoscenza relativa alle modalità di danneggiamento. Per queste ragioni, prove statiche su provini di questo materiale sono state seguite con misurazioni di emissione acustica, al fine di investigare lo sviluppo del danno sotto l’azione di detti carichi. Alla tecnica sono state affiancate tecniche di classificazione dei segnali (reti neurali e algoritmo k-means) per evidenziare i differenti modi di danneggiamento e la loro evoluzione nel tempo. I risultati ottenuti hanno permesso di validare la tecnica dell’emissione acustica e la classificazione tramite reti neurali come coadiuvante di quest’ultima, per permettere di ottenere maggiori informazioni sulla natura del danneggiamento in corso, anche alla luce dell’utilizzo della tecnica per il monitoraggio strutturale. Pultruded glass-fiber reinforced materials are becoming more interesting thanks to their mechanical characteristics and to their reduced costs, but their use is being slowed down by the limited knowledge on their damage modes. For this reason, a study on the static behavior of specimens of this material was carried out together with Acoustic Emission measurements. This technique was supported by signal clustering techniques (neural networks and k-means algorithm) to separate the different damage modes and their evolution in time. The results allowed to validate the Acoustic Emission technique and the neural network classification algorithm, and to obtain more information on the nature of the damage. This will be useful also for the use of the technique for structural monitoring.

Item Type: Conference or Workshop Item (Paper)
Date Type: Publication
Status: Published
Schools: Engineering
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Uncontrolled Keywords: pultrusi; fibra di vetro; emissione acustica; reti neurali; classificazione; danneggiamento; monitoraggio strutturale
Language other than English: Italian
ISBN: 9788897385431
Last Modified: 04 Jun 2017 08:40
URI: http://orca.cf.ac.uk/id/eprint/82469

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