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Technical University of Crete
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EN
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EL
| URI: | http://purl.tuc.gr/dl/dias/F2BB041C-4D94-4119-8462-80253506B03D | ||
| Year | 2003 | ||
| Type of Item | Peer-Reviewed Journal Publication | ||
| License |
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| Bibliographic Citation | M. Engelhardt, G.E. Stavroulakis, H. Antes ," Schadenserkennung mit genetischen Algorithmen," PAMM ,vol. 2 ,no.1,pp. 467-468,2003.doi:10.1002/pamm.200310216 https://doi.org/10.1002/pamm.200310216 | ||
| Appears in Collections |
Das Erkennen und nachfolgend die Lokalisierung einer Schädigung eines Bauteils mittels gemessener charakteristischer Daten führt auf ein inverses Schädigungsidentifizierungsproblem, welches als Optimierungsaufgabe mittels statischer Untersuchungen formuliert und anschliessend numerisch gelöst wird. Als Anwendungsbeispiel wird eine quadratische Scheibe mit einer oder mehreren Schädigungen im elastostatischen Bereich betrachtet, wobei die Schädigungen als Risse bzw. Ellipsen modelliert werden. Die Erzeugung der Messdaten wird hier ausschliesslich numerisch durchgeführt. Als Optimierungsverfahren zur Identifizierung der Schädigung wird ein genetischer Algorithmus verwendet. Das mechanische Problem wird mit der Hilfe der Randelementmethode modelliert. Die numerische Untersuchung betrachtet den Einfluss verschiedener relevanter Parameter, unter anderem die Anzahl der Ellipsen, die Anzahl und die Genauigkeit der Messungen und die Parameter der genetischen Optimierung.
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