An inverse problem in engineering mechanics is considered where the position and the geometry of three-dimensional, ellipsoidal defects are identified by using measurements of the mechanical response under static loading on the external surface of the structure. The problem is solved by appropriate combination of genetic optimization (GO) and boundary element method (BEM) and following previously published two-dimensional problems. The three-dimensional case presents some additional difficulties. Furthermore, the function of several genetic operators and the effect of the parameters of genetic optimization on the efficiency of the solution has been numerically examined.
Filter-driven optimization based on the extended Kalman filter concept is used here for the numerical solution of crack and flaw identification problems in elastodynamics. The mechanical modeling of the studied two-dimensional problem, which includes the effect of unilateral contact along the sides of the crack, is done with the help of the boundary element method. The effect of various dynamical test loads and the applicability of this method for crack and defect identification in disks are investigated.
Das Erkennen und nachfolgend die Lokalisierung einer Schädigung eines Bauteils mittels gemessener charakteristischer Daten führt auf ein inverses Schädigungsidentifizierungsproblem, welches als Optimierungsaufgabe mittels statischer Untersuchungen formuliert und anschliessend numerisch gelöst wird. Als Anwendungsbeispiel wird eine quadratische Scheibe mit einer oder mehreren Schädigungen im elastostatischen Bereich betrachtet, wobei die Schädigungen als Risse bzw. Ellipsen modelliert werden. Die Erzeugung der Messdaten wird hier ausschliesslich numerisch durchgeführt. Als Optimierungsverfahren zur Identifizierung der Schädigung wird ein genetischer Algorithmus verwendet. Das mechanische Problem wird mit der Hilfe der Randelementmethode modelliert. Die numerische Untersuchung betrachtet den Einfluss verschiedener relevanter Parameter, unter anderem die Anzahl der Ellipsen, die Anzahl und die Genauigkeit der Messungen und die Parameter der genetischen Optimierung.
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