The scientific community has shown, in recent years, an increasing interest in the field of Structural Health Monitoring (SHM). The possibility of an on-line control and ease of implementation have driven the development of data-based models, to verify the state of health of civil, aeronautical and mechanical structures. In particular, among the data-based models, autoregressive algorithms showed great capabilities in damage-detection, through features calculated on their parameters, like the Mahalanobis distance. The aim of this thesis is to study the sensitivity of the AR model parameters, and the features from them extracted, to different kinds and levels of damage, numerically represented by variations of the modal parameters. The results of numerical simulations, through the Global Sensitivity Analysis (GSA), quantify the dependence of the AR parameters on the variation of the modal parameters, in a generic 3 DOF vibrating system. The analysis aim to find which are the parameters whose variation is better identified and the influence of noise in the measured signal. The validation of the results will be done through experimental tests on a vibrating metal structure.
La comunità scientifica ha mostrato, negli ultimi anni, un crescente interesse verso la disciplina del monitoraggio strutturale. La possibilità di un controllo on-line e la semplicità di implementazione hanno favorito lo sviluppo di modelli data-based, per la verifica dello stato di salute di strutture civili, aeronautiche e meccaniche. In particolare, tra i modelli data-based, gli algoritmi autoregressivi hanno mostrato ottima capacità di rilevazione del danno, attraverso features calcolate sui loro parametri, come la distanza di Mahalanobis. Scopo di questa tesi è di studiare la sensibilità che questa feature ed in generale i parametri dei modelli AR hanno rispetto a diverse tipologie e livelli di danneggiamento, numericamente implementati come variazioni dei parametri modali. A questo proposito verranno mostrati i risultati di simulazioni numeriche che, attraverso l’analisi di sensibilità globale (GSA), quantificano la dipendenza che i parametri AR hanno rispetto alla variazione dei parametri modali di un generico sistema vibrante a tre gradi di libertà. Le analisi avranno lo scopo di cercare quali siano i parametri le cui variazioni sono meglio identificabili e l’influenza del rumore incorrelato nel segnale di misura. La validazione dei risultati ottenuti avverrà attraverso prove sperimentali su una struttura metallica vibrante, appositamente realizzata.
Analisi di sensibilità di modelli autoregressivi per il monitoraggio strutturale
FERRACUTI, GIACOMO
2015/2016
Abstract
The scientific community has shown, in recent years, an increasing interest in the field of Structural Health Monitoring (SHM). The possibility of an on-line control and ease of implementation have driven the development of data-based models, to verify the state of health of civil, aeronautical and mechanical structures. In particular, among the data-based models, autoregressive algorithms showed great capabilities in damage-detection, through features calculated on their parameters, like the Mahalanobis distance. The aim of this thesis is to study the sensitivity of the AR model parameters, and the features from them extracted, to different kinds and levels of damage, numerically represented by variations of the modal parameters. The results of numerical simulations, through the Global Sensitivity Analysis (GSA), quantify the dependence of the AR parameters on the variation of the modal parameters, in a generic 3 DOF vibrating system. The analysis aim to find which are the parameters whose variation is better identified and the influence of noise in the measured signal. The validation of the results will be done through experimental tests on a vibrating metal structure.File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
Tesi.pdf
accessibile in internet per tutti
Descrizione: TESI_FERRACUTI_GIACOMO
Dimensione
61.54 MB
Formato
Adobe PDF
|
61.54 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
I documenti in POLITesi sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/10589/131349