Gaussian Process NARX Model for Damage Detection in Composite Aircraft Structures

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUFES - Universidade Federal Do Espiríto Santo-
Autor(es): dc.contributorCNAM-
Autor(es): dc.creatorDa Silva, Samuel-
Autor(es): dc.creatorVillani, Luis G.G.-
Autor(es): dc.creatorRébillat, Marc-
Autor(es): dc.creatorMechbal, Nazih-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T19:53:08Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T19:53:08Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-01-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1115/1.4052956-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/230645-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/230645-
Descrição: dc.descriptionThis article demonstrates the Gaussian process regression model's applicability combined with a nonlinear autoregressive exogenous (NARX) framework using experimental data measured with PZTs' patches bonded in a composite aeronautical structure for concerning a novel structural health monitoring (SHM) strategy. A stiffened carbon-epoxy plate regarding a healthy condition and simulated damage on the center of the bottom part of the stiffener is utilized. Comparing the performance in terms of simulation errors is made to observe if the identified models can represent and predict the waveform with confidence bounds considering the confounding effect produced by noise or possible temperature variations assuming a dataset preprocessed using principal component analysis. The results of the GP-NARX identified model have attested correct classification with a reduced number of false alarms, even with model uncertainties propagation regarding healthy and damaged conditions.-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia Mecânica Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira UNESP - Universidade Estadual Paulista, SP-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia Mecânica Centro Tecnológico UFES - Universidade Federal Do Espiríto Santo, Vitoría, Espiríto Santo-
Descrição: dc.descriptionPIMM Laboratory Arts et Métiers ENSAM CNRS CNAM-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia Mecânica Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira UNESP - Universidade Estadual Paulista, SP-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationJournal of Nondestructive Evaluation, Diagnostics and Prognostics of Engineering Systems-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectcomposite structures-
Palavras-chave: dc.subjectdamage classification-
Palavras-chave: dc.subjectdiagnostic decision support-
Palavras-chave: dc.subjectdiagnostic feature extraction-
Palavras-chave: dc.subjectGaussian process-
Palavras-chave: dc.subjectguided wave propagation-
Palavras-chave: dc.subjectNARX model-
Palavras-chave: dc.subjectnonlinear damage-
Palavras-chave: dc.subjectprognosis-
Palavras-chave: dc.subjectpropagation of uncertainties-
Palavras-chave: dc.subjectstiffener debonding-
Palavras-chave: dc.subjectstructural engineering-
Palavras-chave: dc.subjecttesting methodologies-
Palavras-chave: dc.subjectwave propagation modeling-
Título: dc.titleGaussian Process NARX Model for Damage Detection in Composite Aircraft Structures-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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