Resumen

Los espectros de respuesta se utilizan ampliamente en la evaluación de daños en entornos de vibraciones aleatorias no gaussianas y en la derivación del espectro de ensayo acelerado equivalente a los daños. La eficacia de estos últimos se ve fuertemente afectada por las incertidumbres de los parámetros modales, el procesamiento de múltiples datos de campo y la forma no suave de la densidad espectral de potencia derivada (PSD). En este artículo se presenta la optimización de la derivación acelerada del espectro de prueba basada en la selección dinámica de parámetros y la actualización iterativa de la envolvente del espectro. En primer lugar, se toma la envolvente del espectro de respuesta extrema (ERS) de los datos de campo como espectro límite, y se construye la relación correspondiente entre el coeficiente de amortiguamiento, el exponente de fatiga y la PSD equivalente al daño bajo diferentes tiempos de prueba para lograr la selección dinámica de parámetros inciertos en el modelo del espectro de respuesta. A continuación, se presenta un modelo de actualización iterativo basado en la suma ponderada del error del espectro de daño por fatiga (FDS) para reducir el error introducido por la forma no suave de la PSD derivada. El estudio de caso demuestra que la selección dinámica de los parámetros del modelo permite evitar eficazmente el error por debajo de la media. El error ponderado se reduce del 80,1% al 7,5 tras 7 iteraciones. En particular, el error se aproxima a 0 en la banda de frecuencias de pico y valle.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:error, selección dinámica, forma no suave, entornos de vibración aleatoria gaussiana, derivación del espectro de ensayo acelerado, procesamiento de datos de múltiples campos, diferentes tiempos de ensayo, selección dinámica de parámetros, espectro de respuesta extrema, espectro de daños por fatiga
• Keywords:error, dynamic selection, nonsmooth shape, gaussian random vibration environments, accelerated test spectrum derivation, multiple field data processing, different test times, dynamic parameter selection, extreme response spectrum, fatigue damage spectrum