Tytuł pozycji:
Identyfikacja zmian sztywności we wsporniku na podstawie zmian parametrów modelu modalnego
Artykuł przedstawia zastosowanie sztucznych sieci neuronowych (SSN) do identyfikacji uszkodzeń w belce wspornikowej. Zastosowanie SSN rozszerza niedestrukcyjną metodę identyfikacji uszkodzenia z dodatkowym, dołączanym do konstrukcji, parametrem sterującym. W przykładach wektor wejściowy sieci składa się z parametrów modelu modalnego konstrukcji z dodatkową masą. Wektor wyjściowy sieci zawiera informacje o położeniu i wielkości uszkodzenia.
This paper presents the application of Artificial Neural Networks (ANN) in the identification of damage in cantilever beam. The application of ANNs expands the nondestructive damage identification method using an additional parameter introduced to the structure. The input vector of the ANNs consists of the dynamic responses of a structure with additional mass. The output vector is composed of the position of damage and the extent of damage.