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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | IFMS—Instituto Federal de Mato Grosso do Sul | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) | - |
Autor(es): dc.contributor | Institute for Infrastructure and Environment | - |
Autor(es): dc.creator | Pavlack, Bruna [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Paixão, Jessé [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | da Silva, Samuel [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Cunha, Americo | - |
Autor(es): dc.creator | García Cava, David | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:46:48Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:46:48Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1177/14759217211007956 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/206335 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/206335 | - |
Descrição: dc.description | This study aims to investigate the performance of a data-driven methodology for quantifying damage based on the use of a metamodel obtained from the Polynomial Chaos-Kriging method. The investigation seeks to quantify the severity of the damage, described by a specific type of debonding in a wind turbine blade as a function of a damage index. The damage indexes used are computed using a data-driven vibration-based structural health monitoring methodology. The blade’s debonding damage is introduced artificially, and the blade is excited with an electromechanical actuator that introduces a mechanical impulse causing the impact on the blade. The acceleration responses’ vibrations are measured by accelerometers distributed along the trailing and the wind turbine blade. A metamodel is formerly obtained through the Polynomial Chaos-Kriging method based on the damage indexes, trained with the blade’s healthy condition and four damage conditions, and validated with the other two damage conditions. The Polynomial Chaos-Kriging manifests promising results for capturing the proper trend for the severity of the damage as a function of the damage index. This research complements the damage detection analyses previously performed on the same blade. | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Mecânica UNESP—Universidade Estadual Paulista | - |
Descrição: dc.description | IFMS—Instituto Federal de Mato Grosso do Sul | - |
Descrição: dc.description | Universidade do Estado do Rio de Janeiro | - |
Descrição: dc.description | University of Edinburgh School of Engineering Institute for Infrastructure and Environment | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Mecânica UNESP—Universidade Estadual Paulista | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Structural Health Monitoring | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | damage features | - |
Palavras-chave: dc.subject | damage quantification | - |
Palavras-chave: dc.subject | data-driven metamodel | - |
Palavras-chave: dc.subject | Polynomial Chaos-Kriging | - |
Palavras-chave: dc.subject | Structural health monitoring | - |
Palavras-chave: dc.subject | wind turbine blades | - |
Título: dc.title | Polynomial Chaos-Kriging metamodel for quantification of the debonding area in large wind turbine blades | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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