An idealized 1:2 scale demonstrator and a numerical parameter optimization algorithm are proposed to closely reproduce the deformation shape and, thus, spatial strain directions of a real aerodynamically loaded civil aircraft spoiler using only four concentrated loads. Cost-efficient experimental studies on demonstrators of increasing complexity are required to transfer knowledge from coupons to full-scale structures and to build up confidence in novel structural health monitoring (SHM) technologies. Especially for testing novel sensor systems that depend on or are affected by mechanical strains, e.g., strain-based SHM methods, it is essential that the considered lab-scale structures reflect the strain states of the real structure at operational loading conditions. Finite element simulations with detailed models were performed for static strength analysis and for comparison to experimental measurements. The simulated and measured deformations and spatial strain directions of the idealized demonstrator correlated well with the numerical results of the real aircraft spoiler. Thus, using the developed idealized demonstrator, strain-based SHM systems can be tested under conditions that reflect operational aerodynamic pressure loads, while the test effort and costs are significantly reduced. Furthermore, the presented loading optimization algorithm can be easily adapted to mimic other pressure loads in plate-like structures to reproduce specific structural conditions.


翻译:提出一个理想化的1:2比例显示器和数字参数优化算法,以精确复制变形形状,从而只使用四重集中载荷,精确复制真正空气动力上载的民用机解体机的空间压力方向; 需要对日益复杂的示威者进行具有成本效益的实验性研究,以便把知识从优惠券转移到全面结构,并增强对新型结构健康监测技术的信心; 特别是为了测试依赖或受机械菌株影响的新式传感器系统,例如基于压力的SHM方法,必须使所考虑的实验室规模结构反映实际结构在实际装货条件下的紧张状态; 进行精细模型的精度元素模拟,以便进行静态强度分析和与实验性测量进行比较; 理想化演示的变形和空间压力方向的模拟和测算与实际飞机毁损器的数字结果相关; 因此,在反映操作性空气动力压力负荷的条件下,可以测试基于压力的SHM系统,而试验努力和成本则大大降低; 此外,所提出的压缩压结构结构可以很容易调整,在特定机压条件下进行。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年9月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Efficient and Effective $L_0$ Feature Selection
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月7日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月31日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年9月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员