Mejora en Imágenes Acústicas Utilizando Rango Dinámico Alto (RDA)

Las imágenes acústicas se obtienen mediante algoritmos de pos proceso. Estos utilizan los datos adquiridos a través de una distribución de sensores de presión o arreglo de micrófonos. Este arreglo, limita el rango dinámico de la imagen acústica. Por lo tanto, si existen fuentes de ruido con diferencia de nivel de presión sonora mayor al rango dinámico del arreglo no se podrán distinguir ya que los lóbulos laterales de la fuente principal cubrirán las fuentes sonoras menores. Esto puede solucionarse aumentando el número de micrófonos y así aumentar el rango dinámico pero se incrementaría el costo del hardware. Otra forma de solucionar este problema es mediante el pos proceso adecuado de los datos. Por lo tanto, debido al aumento en la capacidad de cálculo computacional es conveniente utilizar algoritmos que logren este cometido como lo es el Rango Dinámico Alto (RDA). La idea básica del método es extraer del mapa de ruido la máxima fuente sonora incluyendo sus lóbulos laterales y colocarlo en un mapa “limpio”, luego con las señales sin la fuente principal se vuelve a reconstruir el mapa de ruido y nuevamente se extrae la segunda fuente dominante con sus lóbulos laterales. De esta manera se puede aplicar sucesivamente el método hasta extraer la cantidad de fuentes seleccionadas. Esto permite obtener un mapa de ruido con baja influencia de fuentes fantasmas y aumentar el rango dinámico de la imagen acústica. En este trabajo se presenta un sistema de formación de imágenes acústicas optimizado. En primer lugar se optimizó una distribución de micrófonos para mejorar el rango dinámico de la imagen acústica. Y en segundo lugar, se presenta el algoritmo RDA que permite aumentar más aún la escala de medición de la imagen acústica basado en las técnicas de retardo y suma convencional en el dominio del tiempo.Fil: O'brien, Ronald Julián. Universidad Nacional de Río Cuarto; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Burdisso, Ricardo. Virginia Tech University; Estados Unido

Estudio paramétrico simplificado del comportamiento térmico de un satélite en órbita baja terrestre

En el presente trabajo se presenta un modelo simplificado que permite realizar predicciones sobre el comportamiento térmico de un microsatélite. En este modelo se presentan los datos y resultados en forma paramétrica lo cual brinda la ventaja de estudiar distintas configuraciones en el espacio de diseño. Se consigna la notación utilizada, análisis de cargas térmicas - para diversas hipótesis-, ecuaciones y parametrización del problema, rango de valores explorados en el espacio de diseño, simulaciones realizadas, discusión de resultados y conclusiones.Facultad de Arquitectura y Urbanism

Estudio paramétrico simplificado del comportamiento térmico de un satélite en órbita baja terrestre

En el presente trabajo se presenta un modelo simplificado que permite realizar predicciones sobre el comportamiento térmico de un microsatélite. En este modelo se presentan los datos y resultados en forma paramétrica lo cual brinda la ventaja de estudiar distintas configuraciones en el espacio de diseño. Se consigna la notación utilizada, análisis de cargas térmicas -para diversas hipótesis-, ecuaciones y parametrización del problema, rango de valores explorados en el espacio de diseño, simulaciones realizadas, discusión de resultados y conclusiones.Tema: Modelización y Simulación.Asociación Argentina de Energía Sola

Diagnóstico global de fallas en vigas de aluminio usando niveles de presión sonora

El uso de medios acústicos para diagnosticar fallas data de la antigüedad, dado que con un golpe en la estructura se podía detectar por su sonido si la pieza era defectuosa. En un trabajo previo hemos mostrado como es posible realizar diagnostico global no destructivo de fallas en vigas de aleación de aluminio EN AW 7075 clasificando con una red neuronal las Funciones de Respuesta en Frecuencia obtenidas con de un ensayo de vibración. En ese trabajo las fallas están simuladas mediante la unión de dos vigas de aluminio que están pegadas con epoxi, donde la superficie que se solapa está totalmente adherida para simular la viga en perfectas condiciones o está solo parcialmente adherida con un 25%, 50% o un 75% para simular diferente tamaño de daño. Los resultados fueron altamente positivos con una red neuronal backpropagation que clasifica según el tamaño de daño. El problema es que la metodología de Funciones de Respuesta en Frecuencia requiere para sus mediciones sensores que tienen un aporte significativo en el peso de la estructura a ensayar. Las mediciones se realizaron a través del uso de un soporte universal de cuerdas y un sensor de presión de tipo micrófono para medir los niveles de presión sonora y clasificar las vigas según el tamaño del daño usando una red neuronal cuya entrada serán valores de niveles de presión sonora para un rango de frecuencias determinado. Con esta metodología se elimina la influencia del aporte del peso del sensor en la estructura y de esa forma se evita modificar la dinámica de la estructura a medir para diagnosticar posibles fallas.Fil: Zapico, Adriana Maria. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; ArgentinaFil: O'brien, Ronald Julián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; ArgentinaFil: Del Real Romero, Juan Carlos. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; EspañaFil: Ballesteros, Yamila. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; EspañaFil: Ponso, Nicolás. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Técnicas avanzadas para la detección de fuentes sonoras

En la actualidad existen diferentes tipos de técnicas para cuantificar y detectar la posición de una fuente sonora. Las técnicas modernas más utilizadas son las imágenes acústicas, éstas se obtienen mediante el proceso de datos adquiridos por un arreglo de micrófonos localizado a una distancia relativa del aparato emisor de ruido. En cuanto a los tipos de post procesos, “Beamforming” (BF) es uno de los más utilizados pero desafortunadamente presenta poca capacidad de distinguir la localización de dos fuentes de ruido emitiendo a baja frecuencia. Para superar esta desventaja, en este esfuerzo se investigaron diferentes técnicas. En primera instancia, se implementó “Robust Adaptive Beamforming” (RABF), en el cual se utiliza la información recolectada mediante los micrófonos para eliminar ruido blanco en la imagen acústica y evitar fuentes espurias en el mapa de ruido. Luego, se utiliza un método de alta resolución como es el caso de “MUltiple SIgnal Clasification” (MUSIC). En este método como desventaja, se puede señalar, que falla con señales altamente correlacionadas y cuando la relación señal - ruido es baja. Estas técnicas se utilizan en el dominio de la frecuencia. Por último, se utilizó “Delay and Sum” (DS), el cual en comparación con los métodos anteriores, se realiza en el dominio del tiempo, lo que permite tener mayor resolución temporal de los mapas de ruido. Se presenta como desventaja, que para señales con bajo contenido señal-ruido (SNR) la reconstrucción del mapa de ruido no permite ubicar con exactitud las fuentes de ruido. Para superar este inconveniente, el método se utiliza en el dominio de la frecuencia. En este trabajo se proponer utilizar la transformada Cepstrum para mejorar la formación del mapa de ruido. Esta nueva técnica de “Delay and Sum – Cepstrum” permitirá eliminar ecos de la señal y detectar periodicidad en el espectro para mejorar la relación SNR y así optimizar los mapas de ruidos para ser utilizados en aplicaciones tecnológicas.Fil: O'brien, Ronald Julián. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; ArgentinaFil: Burdisso, Ricardo. Virginia Tech University; Estados Unido

A pattern recognition system based on acoustic signals for fault detection on composite materials

The use of composite materials in industry applications is constantly growing. However, fault detection and prediction on these materials is not as simple as in traditional materials. Thus, the development of a methodology for fault detection is strictly necessary to ensure the integrity of a structure. This paper proposes a pattern recognition system that implements an Artificial Neural Network classifier to detect and classify damage on composite beams. Classifiers were trained and tested using acoustic signals emitted by healthy and damaged beams after an impulsive load was applied to them. Singular Value Decomposition was used to filter the acoustic signals whereas Principal Component Analysis was implemented to extract relevant information from the filtered signal. The extracted information was used as inputs to the classifier that was able to predict four different levels of damage on glass fiber and carbon fiber beams with more than 97% accuracy. These results suggest that the proposed methodology can be further investigated to develop a robust system for automatic detection of damage on composite structures.Fil: O'brien, Ronald Julián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecánica. Grupo de Acústica y Vibraciones; ArgentinaFil: Fontana, Juan Manuel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecánica; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud; ArgentinaFil: Ponso, Nicolás. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecánica. Grupo de Acústica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecánica; Argentin

Señales electromiográficas tomadas del antebrazo de personas sanas durante la ejecución de movimientos de la mano

El set de datos cuenta con señales EMG recolectadas en una persona sana con electrodos ubicados en el antebrazo. Los gestos motores que se realizaron fueron: abrir y cerrar la mano, abducción y adducción de la muñeca, flexión y extensión de la muñeca y descanso.Fil: Fontana, Juan Manuel. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud; ArgentinaFil: Oviedo, Mariano Gonzalo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud; ArgentinaFil: Sosa, Mariano. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto para el Desarrollo Agroindustrial y de la Salud; Argentin

Global fault detection in adhesively bonded joints using artificial intelligence

In general, non-destructive evaluation is applied to detect and localize structural faults using a signal with a wavelength smaller than the detected fault. But the method requires analyzing the object in numerous small sections to detect the damage. Non-invasive diagnosis methods for fault detection are used in different industrial sectors. In this work, the main focus is on global fault detection for structural mechanical components such as a bonded beam using artificial intelligence, i.e., neural nets. Therefore, the fault detection procedure requires only a global measurement in the structural component in operational conditions. An experimental setup using two aluminum beams bonded with an adhesive was used to simulate a bonded joint. Different sizes of adhesive surface simulate faults in the original adhesive joint. Thereafter, resonance frequency shifts in the Frequency Response Functions (FRFs) were used to detect structural faults. Damage in structures causes small changes in the structural resonances. Then, the FRFs were used as an input into an artificial supervised neural network. This work considers global non-destructive tests focused only on the soundness estimation of the system. The neural network involved is a supervised feed-forward network with Levenberg-Marquardt backpropagation algorithm, which classifies the beams in four clusters. The classification consists in beam damaged or not damaged. If the beam is damaged the intensity of the fault is established.Fil: Zapico, Adriana Maria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecánica. Grupo de Acústica y Vibraciones; ArgentinaFil: Del Real, J. C.. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; EspañaFil: Ballesteros, Yamila. Universidad Pontificia Comillas de Madrid; Españ

The mental wellbeing of current and retired professional cricketers: an observational prospective cohort study

Objective: Scientific knowledge about symptoms of common mental disorders in professional cricket is non-existent. Consequently, the aims of the study were to determine the prevalence and the 6months incidence of symptoms of common mental disorders (CMD: distress, anxiety/depression, sleep disturbance, adverse alcohol use) among current and former professional cricketers and to explore the association of potential stressors (significant injury, surgery, adverse life events, career dissatisfaction) and CMD.Methods: An observational prospective cohort study with a follow-up period of 6months was conducted among current and former professional cricketers from South Africa. Using validated questionnaires to assess symptoms of common mental disorders as well as several stressors, an electronic questionnaire was set up and distributed by the South African Cricketers Association (SACA).Results: A total of 116 participants enrolled at baseline (overall response rate of 33%) and 76 of those participants completed the 6month follow-up (follow up rate of 66%). The prevalence of symptoms of CMD in current professional cricketers was 38% for distress, 38% for sleep disturbance, 37% for anxiety/depression and 26% for adverse alcohol use. Among former professional cricketers, baseline prevalence as was 26% for distress, 24% for anxiety/depression, 21% for sleep disturbance and 22% for adverse alcohol use. Career dissatisfaction led to an increased risk of distress, anxiety/depression and sleep disturbance in current professional cricketers. Surgeries and adverse life events led to an increase in reported symptoms of distress and anxiety/depression in current professional cricketers.Conclusions: It was concluded that symptoms of CMD are prevalent in both current and former professional cricketers and the association with surgery, adverse life events and cricket career dissatisfaction may provide some insight into possible mechanism

Vibrotactile Stimulation in the Upper-Arm for Restoring Individual Finger Sensations in Hand Prosthesis

The implementation of a sensory feedback system is particularly important in upper limb prosthesis to improve closed-loop control and prosthesis acceptance. Restoring the touch sensations of individual fingers becomes critical in increasing the sense of embodiment of the artificial limb. Vibrotactile feedback appears as a feasible route to provide useful sensory feedback to prosthesis users. Most studies evaluate the stimulation of the forearm as a potential location of the sensory feedback system. However, it is also necessary to evaluate the stimulation of the upper arm to provide feedback to above-elbow amputees. In this work, the ability of 30 able-bodied subjects to discriminate vibrotactile stimulations in the biceps was evaluated. Particularly, experiments were conducted to evaluate their ability to discriminate different stimulation sites and different stimulation patterns. Stimulation sites were associated to tactile feedback from individual fingers of a virtual hand whereas simulation patterns were associated to potential grasping configurations of the hand. To compare the results, the same experiments were performed on the forearm. The results showed that subjects discriminated finger’s tactile feedback with about 94% average accuracy and grasping pattern feedback with about 85% average accuracy. The special acuity observed in the upper arm suggests that vibrotactile stimulation may also provide suitable feedback for restoring tactile sensation in above elbow amputees.Fil: Fontana, Juan Manuel. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: O'brien, Ronald Julián. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Laciar Leber, Eric. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; ArgentinaFil: Maglione, Livio Sebastián Maglione. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentin