Sandviç Kompozit Plaka Üzerinde Aktif Titreşim Kontrolü Amacıyla Kullanılacak Piezoelektrik Yamaların Yerlerinin Belirlenmesi

Konferans Bildirisi -- Teorik ve Uygulamalı Mekanik Türk Milli Komitesi, 2015Conference Paper -- Theoretical and Applied Mechanical Turkish National Committee, 2015Ağırlık, Havacılık ve Uzay Mühendisliği uygulamalarında en önemli sorunlardan biridir. Bu sorunun üstesinden gelmek için sandviç kompozit yapılar tasarlanmaktadır. Sandviç yapılar bu ağırlık problemini çözerken, aynı zamanda daha pürüzsüz bir yüzey, malzeme yorgunluğuna dayanım ve artan bir mukavemet de sağlamaktadır. Ancak, ince plaka tipi yapılar titreşim problemleri ortaya çıkmaktadır. Bu titreşim problemlerine karşı en etkili çözüm olarak aktif titreşim kontrolü söylenebilir. Eyleyici ve algılayıcılar doğru yerleştirildiği sürece aktif titreşim kontrolü titreşim bastırmada çok güçlü bir yöntemdir. Yanlış konumlar, performans düşüklüğüne ve hatta kontrolün imkansızlaşmasına yol açabilirler. Bu çalışmada, sonlu elemanlar modelleme ve analiz metotları kullanılarak, piezoelektrik eyleyici ve algılayıcıların yerleri belirlenmiştir [1].Weight is one of the most important problems in Aerospace Engineering applications. To overcome this problem, sandwich composite materials are designed. Sandwich materials solve this weight problem while having a smoother surface, fatigue resistance and increasing strength. However, thin plate-like structures have vibration problems. The most effective solution to the vibration problems can be said as active vibration control. Active vibration control is a powerful way of vibration suppression as long as the actuators and sensors are located correctly. Improper locations may lead to lose in the control performance; in fact, control can be impossible. In this paper, locations for piezoelectric actuators and sensors are determined using finite element modelling and analyses methods

Numerical Study of Chipless Tags for Radio-Frequency-Identification (RFID) Applications

We present a numerical investigation of effective chipless tags for radio-frequency-identification (RFID) applications. Chipless tags have been introduced recently as alternatives to standard tags with microchips. While they can significantly reduce the overall cost of RFID systems by eliminating microchips and procedures to mount them on tags, chipless tags bring new challenges, especially in terms of identification reliability. We focus on tag structures that consist of resonators and consider alternative scenarios to find out potential misidentification cases. We also present the robustness of resonator-type elements in terms of fabrication errors, as well as array strategies to significantly increase electromagnetic responses of tags at the cost of reduced compactness

Vibration-based Damage Identification in Sandwich Beams using Artificial Neural Networks

This study investigates the effectiveness of the combination of global (natural frequency) and local (curvature mode shape) vibration characteristics of a glass fibre reinforced plastic sandwich beam-like structure when introduced to artificial neural networks for severity and location prediction of various damage with different extent at different locations. A finite element modelling and analysis tool is used to obtain the dynamic characteristics of both intact and damaged cantilever sandwich structures and the sensitivity analyses aiming at finding the necessary features are performed. Finally, predictions are made for the damage quantification and localisation via designed supervised feed-forward backpropagation artificial neural networks

Havacılık Ve Uzay Yapılarının Dinamik Özelliklerinin Deneysel Modal Testler Yardımıyla Tahmini Ve Doğrulanması

Havacılık ve uzay yapıları çeşitli yük, uçuş dinamiği ve sert çevre koşullarının etkisi altında büyük dinamik gerilimlere dayanabilmeli diğer taraftan da başarım gereksinimlerini karşılayabilmek için hafif ve yüksek manevra kabiliyetine sahip olmalıdırlar. Bu nedenle yapıların dinamik davranışları hakkında bilgi sahibi olmak özellikle tasarım alanında çoğu kez birinci derecede önem taşımaktadır. Bu projenin amacı, deneysel “klasik” ve “işlemsel” modal test tekniklerini uygulayarak havacılık ve uzay yapılarının dinamik özelliklerini tahmin etmek ve doğrulama çalışmalarını yapmaktır. Çalışmalarda ilk olarak yapıların dinamik davranış ve cevaplarının tanımlanması ve benzeştirilmesi için modal testlere ihtiyaç vardır. Testlerde öncelikle kiriş ve plaka benzeri yapılar kullanılacak ve uygulama ileride gerçek havacılık ve uzay yapılarına genellenecektir. Daha sonra bu test sonuçlarının analitik ve sayısal işlemler (yani sonlu elemanlar yöntem ve analizler) ile birleştirilmesi sağlanacaktır. Bu işlemleri takiben model güncelleme teknikleri sonlu elemanlar modellerini gerçek sisteme yaklaştırmak için kullanılacak ve dinamik özelliklerinin doğrulaması yapılacaktır. Bu proje ile ayrıca Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümünün yapı, titreşim ve malzeme laboratuvarı bünyesinde bu tür yapıların test ve analizlerinde kullanılacak gerekli donanım altyapısının oluşturulmasına da katkı sağlanacaktır

Damage identification in beam-like structures by vibration-based analysis and artificial neural networks

Laminated composites and sandwich structures are increasingly being used in different engineering applications such as in aeronautical, marine and offshore structures where high stiffness, light weight, good corrosion resistance and temperature stability are the primary issues. During their service life, these structures experience extreme loadings and harsh environmental conditions potentially leading to structural damage. This could significantly reduce mechanical strength and result in performance degradation of the structure. Therefore, in order to maintain the performance of the structure, localisation and quantification of the damage is a promising research area. Since the determination of the severity and the location of the damage is an inverse and non-unique problem, an intelligent algorithm is needed to perform the damage detection analysis. This study presents a damage detection algorithm, which uses vibration-based analysis data obtained from beam-like structures to locate and quantify the damage by using artificial neural networks. The inputs and the corresponding outputs required to train the neural networks are obtained from the finite element analyses for different vibration modes of the beams. Multi- layer feedforward backpropogation neural networks have been designed and trained by using different damage scenarios. After validation of the neural networks, new damage cases obtained from finite element and experimental analyses have been introduced and neural networks have been tested for location and severity predictions. The results from the neural networks depict that severity and location of the damage can be predicted by using as input the global (natural frequencies) and the local (strain or curvature mode shapes) dynamic behaviour of the beam-like structures.</p