Bolt looseness detection and localization using time reversal signal and neural network techniques
저자
Zhifeng Tang (Zhejiang University) ; Yuan-Feng Duan (Zhejiang University) ; Xiaodong Sui (Zhejiang University) ; Chung Bang Yun (Zhejiang University)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
자료형태
학술저널
수록면
397-410(14쪽)
제공처
It is essential to monitor the working conditions of bolt-connected joints, which are widely used in various kinds of steel structures. The looseness of bolts may directly affect the stability and safety of the entire structure. In this study, a guided wave-based method for bolt looseness detection and localization is presented for a joint structure with multiple bolts. SH waves generated and received by a small number (two pairs) of magnetostrictive transducers were used. The bolt looseness index was proposed based on the changes in the reconstructed responses excited by the time reversal signals of the measured unit impulse responses. The damage locations and local damage severities were estimated using the damage indices from several wave propagation paths. The back propagation neural network (BPNN) technique was employed to identify the local damages. Numerical and experimental studies were conducted on a lap joint with eight bolts. The results show that the total damage severity can be successfully detected under the effect of external force and measurement noise. The local damage severity can be estimated reasonably for the experimental data using the BPNN constructed by the training patterns generated from the finite element simulations.
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