Atenção: Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada.
Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | Faculdade de Tecnologia de São Paulo “Prof. Fernando Amaral de Almeida Prado” | - |
Autor(es): dc.contributor | Indira Gandhi National Tribal University | - |
Autor(es): dc.creator | Merizio, Igor Feliciani [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Chavarette, Fábio Roberto [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Moro, Thiago Carreta [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Outa, Roberto | - |
Autor(es): dc.creator | Mishra, Vishnu Narayan | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:53:59Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:53:59Z | - |
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/10.1007/s40032-021-00682-y | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/208640 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/208640 | - |
Descrição: dc.description | The Structural Health Monitoring evaluates the situation of aeronautical, civil or mechanical structures and provides a forecast of its remaining useful life, acting in decision making, being able to intervene in critical situations. It has emerged as a viable economic alternative for monitoring structures and preventing failures. Thus, this system is defined as a prophylactic measure, reliable and effective against structural failure. This work exposes the theoretical basis and a new technique for detection of failures in pipes by acoustic means, following the International Standard ISO10534-1 (1996) in the sampling. This method of fault detection using acoustic means requires considerably less training data than is usually used in the literature, with approximately 85% less data. The results presented in this work showed how it is possible and effective to detect failure in pipes by acoustic means using an artificial immune system for structural monitoring, with a 100% precision in the detection of failure. | - |
Descrição: dc.description | Mechanical Engineering Department UNESP São Paulo State University “Julio de Mesquita Filho”, Av. Brasil Sul, 56, Donwtonw | - |
Descrição: dc.description | Department of Engineering Physics and Mathematics Institute of Chemistry UNESP São Paulo State University “Julio de Mesquita Filho”, Rua Prof. Francisco Degni, 55, Quitandinha | - |
Descrição: dc.description | Civil Engineering Department UNESP São Paulo State University “Julio de Mesquita Filho”, Av. Brasil Sul, 56, Donwtonw | - |
Descrição: dc.description | FATEC Faculdade de Tecnologia de São Paulo “Prof. Fernando Amaral de Almeida Prado”, Av. Prestes Maia 1764 - Jd. Ipanema | - |
Descrição: dc.description | Department of Mathematics Indira Gandhi National Tribal University, Lalpur, Amarkantak | - |
Descrição: dc.description | Mechanical Engineering Department UNESP São Paulo State University “Julio de Mesquita Filho”, Av. Brasil Sul, 56, Donwtonw | - |
Descrição: dc.description | Department of Engineering Physics and Mathematics Institute of Chemistry UNESP São Paulo State University “Julio de Mesquita Filho”, Rua Prof. Francisco Degni, 55, Quitandinha | - |
Descrição: dc.description | Civil Engineering Department UNESP São Paulo State University “Julio de Mesquita Filho”, Av. Brasil Sul, 56, Donwtonw | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Journal of The Institution of Engineers (India): Series C | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial immune system | - |
Palavras-chave: dc.subject | Decision making | - |
Palavras-chave: dc.subject | Negative selection algorithm | - |
Palavras-chave: dc.subject | Preventive diagnosis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Structural Health Monitoring | - |
Título: dc.title | Machine Learning Applied in the Detection of Faults in Pipes by Acoustic Means | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: