Aplicación de algoritmos bioinspirados en la monitorización de vigas rotatorias
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Resumen
Actualmente, el uso de las diferentes herramientas de Inteligencia Artificial (IA) cada vez está más extendido en diferentes ámbitos de la Ingeniería Mecánica. Entre las aplicaciones más frecuentes se encuentra su utilización para monitorización de fallos de elementos mecánicos.
Los algoritmos bioinspirados, encuadrados dentro de la IA, son métodos de optimización que, para su formulación, se inspiran en procesos biológicos o de la naturaleza. Entre ellos se encuentran, por ejemplo, los algoritmos genéticos, algoritmos de enjambre de hormigas o abejas, o aquellos basados en el comportamiento de otros animales, como conejos, cebras, ballenas, pelícanos, focas, etc.
En este trabajo se presenta la aplicación de este tipo de algoritmos para la monitorización de vigas rotatorias. El estudio de estos elementos tiene especial interés ya que, a menudo, se utilizan para estudiar de forma simplificada componentes muy habituales en la industria, tales como palas de aerogeneradores, palas de helicópteros o álabes de turbinas.
En definitiva, se han utilizado y comparado diferentes tipos de algoritmos bioinspirados para detectar e identificar defectos en palas rotatorias, estudiando cuáles son los que ofrecen mejores resultados y analizando su viabilidad en la monitorización de este tipo de elementos.
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Citas
Fernández-Sáez J., Rubio L., Navarro C, “Approximate calculation of the fundamental frequency for bending vibrations of cracked beams”, Journal of Sound and Vibration 225(2), 345-352 (1999)
Loya JA., Rubio L., Fernández-Sáez J., “Natural frequencies for bending vibrations of Timoshenko cracked beams”, Journal of Sound and Vibration, 290(3-5), 640-653 (2006)
Lee J.W., Lee J.Y., “In-plane bending vibration analysis of a rotating beam with multiple edge cracks by using the transfer matrix method”, Meccanica, 52, 1143–1157 (2017)
Wauer J., “Dynamics of cracked rotating blades”, Applied Mechanics Reviews, 44, 273-278 (1991)
Chen J L.W., Chen C.L., “Vibration and stability of cracked thick rotating blades”, Computers & Structures 28, 67-74 (1988)
Yashar A., Ferguson N., Ghandchi-Tehrani M., “Simplified modelling and analysis of a rotating Euler-Bernoulli beam with a single cracked edge”, Journal of Sound and Vibration, 420, 346-356 (2018)
Banerjee A., Pohit G., “Crack detection in rotating cantilever beam by continuous wavelet transform”, Applied Mechanics and Materials 594, 2021-2025 (2014)
Valverde-Marcos B., Muñoz-Abella B., Rubio P., Rubio L., “Influence of the rotation speed on the dynamic behaviour of a cracked rotating beam”, Theoretical and Applied Fracture Mechanics, 117, 103209 (2022)
Muñoz-Abella, B., Rubio, L., Rubio, P., “Closed-Form Solution for the Natural Frequencies of Low-Speed Cracked Euler–Bernoulli Rotating”, Mathematics, 10:4742 (2022)
Abualigah, L. et al., “Meta-heuristic optimization algorithms for solving real-world mechanical engineering design problems: a comprehensive survey, applications, comparative analysis, and results”, Neural Computing and Applications 34:4081–4110 (2022)
Muñoz-Abella, B., Rubio, L., Rubio, P., “Detección e identificación de fisuras en vigas rotatorias esbeltas a baja velocidad mediante parámetros modales y redes neuronales artificiales”, Revista Iberoamericana de Ingeniería Mecánica 27(2): 61-73 (2023)
Muñoz-Abella, B., Rubio, L., Rubio, P., “Coefficients low-speed EB cracked rotating beam” https://zenodo.org/records/7404726 (2022)
Muñoz-Abella, B., Rubio, L., Rubio, P., “Two-stage crack identification in an Euler-Bernoulli rotating beam using modal parameters and Genetic Algorithm”, Smart Structures and Systems 33(2): 165-175 (2024)
Wang L., Cao Q., Zhang Z., Mirjalili S., Zhao W., “Artificial rabbits optimization: A new bio-inspired meta-heuristic algorithm for solving engineering optimization problems”, Engineering Applications of Artificial Intelligence 114, 105082 (2022)
Muñoz-Abella B., Rubio L., Rubio P., “Identification of cracks in low-speed rotating slender cracked beams using frequencies and artificial rabbit algorithm”, Latin American Journal of Solids and Structures 21(2), e530 (2024)
Mirjalili S., Lewis A., “The Whale Optimization Algorithm”, Advances in Engineering Software, 95, 57-65 (2016)
Dehghani M., Trojovský P., “Osprey optimization algorithm: A new bio-inspired metaheuristic algorithm for solving engineering optimization problems”, Frontiers in Mechanical Engineering, 8, 1126450 (2023)
Trojovska, E., Dehghani M., Trojovský P., “Zebra Optimization Algorithm: A New Bio-Inspired Optimization Algorithm for Solving Optimization Algorithm”, IEEE Access, 10, 49445-49473 (2022)
Eusuff, MM., Lansey, KE. “Optimization of water distribution network design using the Shuffled Frog Leaping Algorithm”, Journal of Water Resources Planning and Management, 129 (3) , 210-225, (2003)
Zhao Z., Wang M., Liu Y., Chen Y., He, K., Liu Z., “A modified shuffled frog leaping algorithm with inertia weight”, Scientific Reports, 14, 4146 (2024)