Investigation of Embeddable Sensors and Study of their Placement for Smart Structures. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF (PhD Thesis) Thesis_Oct_17_2017_DGS.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (6MB) | Preview

Arabic Abstract

يهدف هذا العمل إلى تحقيق هياكل ذكية تحتوي على الياف بصرية مضمنة لتحسس الالتواءات وذلك للتعرف على مقدار ومكان تأثير الأحمال المؤثرة المجهولة ( الساكنة والمتحركة). تم عرض صفة الذكاء للهيكل عن طريق تحديد استراتيجي لأقل عدد من المجسات. يتم الحصول على هذه المواقع عن طريق أ) مؤشر الموضع و ب) طريقة .D-Optimal يستند تحديد مواقع المجسات على معلومات الالتواءات الأكثر أهمية التي يتم الحصول عليها من خلال هذه الطرق. أظهرت المقارنة بين كلا الطريقتين أن D-Optimal انتجت توقع افضل للقوى (مقدار وموقع). كما وأنتجت معلومات الالتواء والإزاحة على مجال واسع في مواقع D-Optimal إلى نتائج تتوافق جيد مع الالتواءات والإزاحات النظرية. تم تطبيق التمدد عن طريق SEREP التي تحافظ على الخصائص الديناميكية الحقيقية للنظام الهيكلي. بناءا على هذه التقييمات، عرضت توقعات القوة لأمثلة محاكاة مثل عارضة و صفيحة. يقدم العمل في هذه الأطروحة مع الفهم المبدئي لاختيار الالياف البصرية المستخدمة لتحسس الالتواءات، وألياف FBG بسبب العديد من المزايا التي توفرها مقارنة مع نظائرها. تم إجراء دراسة التوصيف لألياف FBG التي من شأنها أن تظهر ظروف الشد، والضغط والأحمال الحرارية في ظروف التضمين كما ويتطلب تحديد الالتواءات الميكانيكة والحرارية للمجس. تم التحقق أيضا من القيود الاضافية المتعلقة بالتشوهات الهندسية للألياف. تم اثبات الاستشعار الذكي عمليا في عارضة ألمنيوم من خلال مخطط توزيع الاستشعار D-Optimal تلاها تحديد القوة المؤثرة. هذا المخطط يعتمد على المدخلات لطريقة D-Optimal و التي تسمح لنا الحصول على الموقع الأمثل لألياف FBG المضمنة داخل الهياكل المعدنية. قد استنتج أن تمدد SEREP من المواقع التي تم تحديدها من طريقة D-Optimal انتجت نتائج تتوافق بشكل جيد مع الحل النظري.

English Abstract

This work aims to investigate smart structures with embedded fiber optic strain sensors in order to identify unknown applied load (Static/Dynamic) magnitude and its location. The smart attribute of the structure is exhibited with strategically positioned minimum number of sensors. These positions are obtained from a) Placement Index & b) D-Optimal methods. Sensors positioning is based on the most significant strain information obtained through these methods. A comparison between the two methods showed that the DOptimal method produced better prediction for force (magnitude and location). A full field expansion of displacement and strain data at the D-Optimal sites produced results in agreement with the full field theoretical displacements and strains. The expansion was applied with System Equivalent Reduction Expansion Process (SEREP) which preserves the true dynamic characteristics of the structural system. Based on these assessments, force predictions were demonstrated with simulated examples of beam and plate. The thesis work progresses with an initial understanding of a selected fiber optic strain sensor, Fiber Bragg Grating (FBG) due to numerous advantages it offers in comparison to its counterparts. The characterization study was performed for the FBG sensor that would exhibit conditions of tensile, compaction and thermal loads in embedded conditions and xxvi would require drawing limits to the sensor’s mechanical/thermal strain. Additional constraints related to geometry distortions of the fibers were investigated. The smart sensing in an aluminum beam was experimentally demonstrated through D-Optimal sensor distribution scheme followed by an impact force identification. This scheme was based on the inputs of the D-Optimal method and has allowed us to obtain sensors positions for FBGs embedded in metallic structures. It was deduced that the SEREP expansion from DOptimal sensor sites produced results in agreement with the theoretical solution.

Item Type:	Thesis (PhD)
Subjects:	Research Mechanical
Department:	College of Engineering and Physics > Mechanical Engineering
Committee Advisor:	Mekid, Samir
Committee Co-Advisor:	Qureshi, Khurram
Committee Members:	Nouari, Saheb and Al Nassar, Yagoub and Ouakad, Haasen
Depositing User:	ASAD BUTT (g201107030)
Date Deposited:	23 Jan 2018 10:23
Last Modified:	31 Dec 2020 09:01
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140600