An Algebraic Wavenumber Identification (AWI) technique under stochastic conditions

Autor: Xuefeng Li, Mohamed Ichchou, Abdelmalek Zine, Christophe Droz, Noureddine Bouhaddi
Přispěvatelé: Laboratoire de Tribologie et Dynamique des Systèmes (LTDS), École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Ecole Nationale d'Ingénieurs de Saint Etienne (ENISE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Camille Jordan (ICJ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistical Inference for Structural Health Monitoring (I4S), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Département Composants et Systèmes (COSYS), Université Gustave Eiffel-Université Gustave Eiffel, Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) (FEMTO-ST), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Mechanical Systems and Signal Processing
Mechanical Systems and Signal Processing, 2023, 188, pp.109983. ⟨10.1016/j.ymssp.2022.109983⟩
ISSN: 0888-3270
1096-1216
Popis: International audience; This paper presents an inverse Algebraic Wavenumber Identification (AWI) technique for multi-modal 1D-periodic structures, which can extract complex wavenumbers from steady-state vibration measurements under stochastic conditions. These wave dispersion characteristics provide valuable vibroacoustic indicators for model updating, damage monitoring in operational conditions, or metamaterial design. Wavenumber extraction techniques are highly sensitive to noisy measurements, nonuniform sampling points, or geometrical uncertainties. The proposed formulation relies on algebraic parameters identification to enable the extraction of complex wavenumbers in four scenarios: (a) low Signal Noise Ratio; (b) small perturbation caused by uncertainties on sampling points' coordinates; (c) unknown structural periodicity; (d) nonuniform sampling. This AWI is compared with Inhomogeneous Wave Correlation (IWC) method and INverse COnvolution MEthod (INCOME) to assess the robustness and accuracy of the method.
Databáze: OpenAIRE
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