Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Demarchi, D. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Pereira, J. A. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Lopes, V. [UNESP] | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-08-04T22:01:07Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-08-04T22:01:07Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2000-01-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/219235 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/219235 | - |
Descrição: dc.description | This work studies the capability of generalization of Neural Network using vibration based measurement data aiming at operating condition and health monitoring of mechanical systems. The procedure uses the backpropagation algorithm to classify the input patters of a system with different stiffness ratios. It has been investigated a large set of input data, containing various stiffness ratios as well as a reduced set containing only the extreme ones in order to study generalizing capability of the network. This allows to definition of Neural Networks capable to use a reduced set of data during the training phase. Once it is successfully trained, it could identify intermediate failure condition. Several conditions and intensities of damages have been studied by using numerical data. The Neural Network demonstrated a good capacity of generalization for all case. Finally, the proposal was tested with experimental data. | - |
Descrição: dc.description | UNESP, Ilha Solteira | - |
Descrição: dc.description | UNESP, Ilha Solteira | - |
Formato: dc.format | 1584-1589 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Proceedings of the International Modal Analysis Conference - IMAC | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Título: dc.title | Non-destructive evaluation tool for monitoring and detection of structural damage by using neural network | - |
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: