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Nonlinear Ultrasonics for Early Damage Detection

[PDF] Información previa, índice y capítulo editado (1.503Mb)
[PDF] Acceso muestra del capítulo abierta por la editorial. Access to a chapter partial preview. (784.6Kb)
Identificadores
URI: https://hdl.handle.net/10481/88996
DOI: 10.4018/978-1-4666-8490-4.ch009
ISSN: 2326-6139
ISBN: 9781466684904
ISBN: 9781466684911
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Autor
Muñoz Beltrán, Rafael; Rus Carlborg, Guillermo; Bochud, Nicolás; Barnard, Daniel J.; Melchor Rodríguez, Juan Manuel; Chiachío Ruano, Juan; Chiachío Ruano, Manuel; Cantero Chinchilla, Sergio; Callejas Zafra, Antonio Manuel; Peralta, Laura; Bond, Leonard J.
Editorial
IGI Global
Fecha
2015-10
Referencia bibliográfica
Munoz, R., Rus, G., Bochud, N., Barnard, D. J., Melchor, J., Ruano, J. C., Chiachío, M., Cantero, S., Callejas, A. M., Peralta, L. M., & Bond, L. J. (2015). Nonlinear Ultrasonics for Early Damage Detection. In D. Burgos, L. Mujica, & J. Rodellar (Eds.), Emerging Design Solutions in Structural Health Monitoring Systems (pp. 171-206). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-4666-8490-4.ch009
Patrocinador
Laboratorio de Evaluación No Destructiva. Dpto. Mecánica de Estructuras e Ingeniería Hidráulica. Universidad de Granada
Resumen
Structural Health Monitoring (SHM) is an emerging discipline that aims at improving the management of the life cycle of industrial components. The scope of this chapter is to present the integration of nonlinear ultrasonics with the Bayesian inverse problem as an appropriate tool to estimate the updated health state of a component taking into account the associated uncertainties. This updated information can be further used by prognostics algorithms to estimate the future damage stages. Nonlinear ultrasonics allows an early detection of damage moving forward the achievement of reliable predictions, while the inverse problem emerges as a rigorous method to extract the slight signature of early damage inside the experimental signals using theoretical models. The Bayesian version of the inverse problem allows measuring the underlying uncertainties, improving the prediction process. This chapter presents the fundamentals of nonlinear ultrasonics, their practical application for SHM, and the Bayesian inverse problem as a method to unveil damage and manage uncertainty.
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