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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Identifying Mode Shapes of Turbo-Machinery Blades Using Principal Component Analysis and Support Vector Machines

verfasst von : Alex La, John Salmon, Jaron Ellingson

Erschienen in: Structural Health Monitoring, Photogrammetry & DIC, Volume 6

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Manually identifying mode shapes generated from finite element solvers images is an expensive task. This paper proposes an automated process to identify mode shapes from gray-scale images of compressor blades within a jet-engine. This work introduces mode shape identification using principal component analysis (PCA), similar to approaches in facial and other recognition tasks in computer vision. This technique calculates the projected values of potentially linearly correlated values onto P-linearly orthogonal axes, where P is the number of principal axes that define a subset space. Classification was done using support vector machines (SVM). Using the PCA and SVM algorithm, approximately 5300 training images representative of 16 different modes were used to create a classifier. The classifier achieved on average 98% accuracy when tested using a test set of approximately 2000 images given P = 70. The results suggest that using digital images to perform mode shape identification can be achieved with high accuracy. Potential generalization of this method could be applied to other engineering design and analysis applications.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Identifying Mode Shapes of Turbo-Machinery Blades Using Principal Component Analysis and Support Vector Machines
verfasst von
Alex La
John Salmon
Jaron Ellingson
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-74476-6_3

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.