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Inverse characterization of composites using guided waves and convolutional neural networks with dual-branch feature fusion

Rautela, Mahindra und Huber, Armin und Senthilnath, J und Gopalakrishnan, S (2021) Inverse characterization of composites using guided waves and convolutional neural networks with dual-branch feature fusion. Mechanics of Advanced Materials and Structures, Seiten 1-16. Taylor & Francis. doi: 10.1080/15376494.2021.1982090. ISSN 1537-6494.

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Kurzfassung

In this work, ultrasonic guided waves and a dual-branch version of convolutional neural networks are used to solve two different but related inverse problems, i.e., finding layup sequence type and identifying material properties. In the forward problem, polar group velocity representations are obtained for two fundamental Lamb wave modes using the stiffness matrix method. For the inverse problems, a supervised classification-based network is implemented to classify the polar representations into different layup sequence types (inverse problem - 1) and a regression-based network is utilized to identify the material properties (inverse problem -2).

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/144464/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Inverse characterization of composites using guided waves and convolutional neural networks with dual-branch feature fusion
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Rautela, Mahindramrautela (at) iisc.ac.inhttps://orcid.org/0000-0002-2678-9682NICHT SPEZIFIZIERT
Huber, ArminArmin.Huber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5694-8293NICHT SPEZIFIZIERT
Senthilnath, JNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0002-1737-7985NICHT SPEZIFIZIERT
Gopalakrishnan, SNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0001-6165-6132NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:7 Oktober 2021
Erschienen in:Mechanics of Advanced Materials and Structures
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1080/15376494.2021.1982090
Seitenbereich:Seiten 1-16
Verlag:Taylor & Francis
ISSN:1537-6494
Status:veröffentlicht
Stichwörter:material characterization; property identification; inverse problem; guided waves; deep learning; dualbranch CNN
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Umweltschonender Antrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L CP - Umweltschonender Antrieb
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Werkstoffe und Herstellverfahren
Standort: Augsburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Bauweisen und Strukturtechnologie > Automation und Produktionstechnologie
Hinterlegt von: Huber, Armin
Hinterlegt am:12 Okt 2021 14:38
Letzte Änderung:12 Okt 2021 14:38

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