Structural Health Monitoring & Damage Detection, Volume 7 : Proceedings of the 35th IMAC, a Conference and Exposition on Structural Dynamics 2017 (Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series)

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Structural Health Monitoring & Damage Detection, Volume 7 : Proceedings of the 35th IMAC, a Conference and Exposition on Structural Dynamics 2017 (Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series)

Niezrecki, Christopher (EDT)

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Springer International Publishing AG（2018/07発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 97 p.
言語 ENG
商品コード 9783319853208
DDC分類 620.1

Full Description

Structural Health Monitoring & Damage Detection, Volume 7: Proceedings of the 35th IMAC, A Conference and Exposition on Structural Dynamics, 2017, the seventh volume of ten from the Conference brings together contributions to this important area of research and engineering. The collection presents early findings and case studies on fundamental and applied aspects of Structural Health Monitoring & Damage Detection, including papers on:

Structural Health Monitoring

Damage Detection

System Identification

Active Controls

Chapter 1.Exploiting Spatial Sparsity in Vibration-based Damage Detection.- Chapter 2.Multi-Source Sensing and Analysis for Machine-Array Condition Monitoring.- Chapter 3.Wavelet Transform-Based Damage Detection in Reinforced Concrete Using an Air-Coupled Impact-Echo Method.- Chapter 4. Damage Detection Based on Strain Transmissibility for Beam Structure by Using Distributed Fiber Optics.- Chapter 5.Modal Parameters Estimation of an Offshore Wind Turbine Using Measured Acceleration Signals from the Drive Train.- Chapter 6.Structural Damage Detection in Real-Time: Implementation of 1D Convolutional Neural Networks for SHM Applications.- Chapter 7.Monitoring the Health of a Cantilever Beam Using Nonlinear Modal Tracking.- Chapter 8.Using Modal Parameters for Structural Health Monitoring.- Chapter 9.Current Challenges with BIGDATA Analytics in Structural Health Monitoring.- Chapter 10.Detection of Cracks in Beams Using Treed Gaussian Processes.