Fault detection in cracked structures under moving load through a recurrent-neural-networks-based approach
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
The current work is based on the development of an indirect approach in the domain of Recurrent Neural Networks (RNNs) to identify and quantify cracks on a multi-cracked cantilever beam structure subjected to transit mass. At first, the responses of the multi-cracked structure subjected to transit load are determined using fourth order Runge-Kutta numerical method and finite element analysis (FEA) has been executed using ANSYS software to authenticate the employed numerical method. The existences and positions of cracks are identified from the measured dynamic excitation of the structure. The crack severities are found out by FEA as forward problem. The modified Elman’s Recurrent Neural Networks (ERNNs) approach has been implemented as inverse problem to predict the locations and severities of cracks in the structure by applying Levenberg-Marquardt (LM) back propagation algorithm. The present analogy has been carried out in a supervised manner to check the convergence of the proposed algorithm. The proposed ERNNs method converge good results with those of theory and FEA.
Keywords:
Language:
English
Published:
Scientia Iranica, Volume:27 Issue: 4, Jul Aug 2020
Pages:
1886 to 1896
magiran.com/p2163212
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!