(57)【要約】  【課題】  【解決手段】  本発明は、パッチを有する診断ネットワークパッチ（ＤＮＰ）システムを用いてホスト構造のダメージを問合せする方法を提供する。問合せモジュールは、複数のパッチをサブグループに分けて、アクチュエータパッチとセンサパッチのそれぞれから生成され受信されたセンサ信号を測定する。次いで、処理モジュールが、センサ信号データをロードして、ラム波モードを特定し、このモードの到着時間を決定して、断層画像を生成する。また、その他の構造状態指数の分布を決定して、ホスト構造の断層画像を生成する。断層画像セットを重ねて、ハイパースペクトル断層キューブを生成することができる。分類モジュールは、Ｋ−ｍｅａｎアルゴリズム／学習ベクトル量子化アルゴリズムに基づいてコードブックを生成し、ニューラル−ファジィ−推論システムを用いて、ホスト構造のダメージタイプを決定する。【選択図】  図１４Ａ
2007511741.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンポジット構造に実装されており、複数のパッチを具える診断ネットワークパッチ（ＤＮＰ）システムを用いてコンポジット構造のダメージを問合せし、インパクトを同定し、治癒及び修復−ボーニング−パッチ性能をモニタする方法において：
前記複数のパッチを一又はそれ以上のサブグループに分けるステップであって、前記一またはそれ以上のサブグループが少なくとも一のアクチュエータパッチと、少なくとも一のセンサパッチを有するステップと；
遺伝的アルゴリズムを用いてネットワークと複数の信号経路を設計するステップと；
前記複数のパッチの第１番目のパッチを活性化することによって信号を発生するステップと；
前記複数の信号経路のうちの対応する一つを通って前記複数のパッチの第２のパッチを介して前記発生した信号を受信するステップと；
前記受信した信号をベースライン信号と比較して前記ダメージを問合せるステップであって、前記ベースライン信号がダメージがない場合に測定された信号であるステップと；
前記受信した信号と、前記受信信号の前記ベースライン信号からの変位を保存するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法が更に、前記保存ステップに先立って；
前記ベースライン信号と受信信号を拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）フォーマットデータに変換するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、前記信号がラム波信号であることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法が更に：
前記複数のパッチの座標とセットアップ情報を保存するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、前記セットアップ情報が、活性化周波数と、前記パッチのタイプと認識番号と、電圧レベルと、動作故障状態を具えることを特徴とする方法。
【請求項６】
ラム波モードを同定し、前記ラム波モードの到着時間を決定する方法において：
センサ信号データセットをローディングするステップであって、各センサ信号データが励起周波数で測定したラム波信号を具えるステップと；
前記センサ信号データセットの各々からトレンドを除去して、非定常信号成分を除去するステップと；
トレンドを除去した各センサ信号データにマスキングウインドを適用することによってトーンバーストアクチュエータ信号に起因する電気ノイズを除去するステップと；
ノイズを除去した各信号データに変換を実行して、時間−周波数信号エネルギィ分布を得るステップと；
時間−周波数信号エネルギィ分布セット全体を蓄積することによって、時間−周波数平面上の多重帯域エネルギィ分布を生成するステップと；
前記多重帯域エネルギィ分布から一またはそれ以上のリッジを抽出するステップと；
ラム波モードを同定し、前記抽出した一またはそれ以上のリッジに基づいてラム波モードの到着時間を決定するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法において、前記ラム波モードがＳ０，Ｓ０_ｒｅｆ，およびＡ０モードを具えることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項６に記載の方法において、前記変換が短時間フーリエ変換か、あるいはウエーブレット変換であることを特徴とする方法。
【請求項９】
複数のセンサ信号データセットから構造状態指数（ＳＣＩ）データセットを生成する方法において：
（ａ）複数のネットワーク経路についての複数のセンサ信号データセットをローディングするステップであって、前記複数のセンサ信号データセットの各々が一の励起周波数で測定されたものであるステップと；
（ｂ）前記複数のセンサ信号データセットの一つを選択するステップと；
（ｃ）前記選択されたセンサ信号データセットから一のセンサ信号を選択するステップであって、当該選択したセンサ信号がラム波信号であるステップと；
（ｄ）アベレージフィルタと、マスキングウインドをそれぞれ適用することによって前記選択されたセンサ信号からトレンドを取り除いて区分けするステップと；
（ｅ）前記区分けしたセンサ信号を、ウエーブレット分解フィルタを適用してサブ帯域ウエーブパケットに分解するステップと；
（ｆ）新しいサブ帯域パケットを合成するステップと；
（ｇ）一セットのエンベロープウインドを適用することによって、前記合成したサブ帯域パケットからＳ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モードを抽出するステップと；
（ｈ）前記エンベロープウインドセットの少なくとも一のパラメータを計算するステップと；
（ｉ）前記選択したセンサ信号の構造状態指数を決定するステップと；
（ｊ）前記選択したセンサ信号の第１の離散確率分布関数（ＤＰＤＦ：Discrete Probability Distribution Function）を決定するステップと；
（ｋ）前記選択したセンサ信号の正規性定数（normality constant）を計算するステップと；
（ｌ）前記選択したセンサ信号データセットの各センサ信号についてステップ（ｄ）ないし（ｋ）を繰り返すステップと；
（ｍ）ステップ（ｉ）で得た構造状態指数を具えるＳＣＩデータセットについて第２のＤＰＤＦを決定するステップと；
（ｎ）前記第２のＤＰＤＦの一またそれ以上のアウトライヤを見つけてこれを除去するステップと；
（ｏ）前記ＳＣＩデータセットに周囲温度の影響を補償するステップと；
（ｐ）前記ＳＣＩデータセットを保存するステップと；
（ｑ）前記複数のセンサ信号データセットの各々に対してステップ（ｃ）ないし（ｐ）を繰り返すステップと；
を具えること特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法において、前記選択されたセンサ信号がセンサ座標情報を具えることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項９に記載の方法が更に、前記保存ステップに先立って、前記ＳＩＣデータセットを拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）フォーマットデータに変換するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項９に記載の方法において、前記ウエーブレット分解フィルタがドベシィウエーブレットフィルタであることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項９に記載の方法において、前記ステップ（ｉ）で決定されたＳＣＩが、前記Ｓ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モードのうちの一つのスペクトルエネルギィの変化に基づいていることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項９に記載の方法において、前記ステップ（ｉ）で決定されたＳＣＩが、前記Ｓ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モードのうちの一つの到着時間、エンベロープウインドの最大値、またはエンベロープウインドの中心位置の変化に基づいていることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項９に記載の方法において、前記ステップ（ｉ）で決定されたＳＣＩが、固有周波数、減衰率、および構造のモード形状を含む構造ダイナミックパラメータに基づいていることを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法において、前記構造ダイナミックパラメータの変化が加速度計の振動信号、変位トランスデューサ、あるいは歪ゲージから得られることを特徴とする方法。
【請求項１７】
ホスト構造のダメージを含む構造状態における変化がある領域を同定する断層画像を生成する方法において：
（ａ）複数の診断パッチの座標データと、複数の診断パッチによって規定されるネットワーク経路についての構造状態指数（ＳＣＩ）値セットであって、励起周波数で測定したＳＣＩ値セットをローディングするステップと；
（ｂ）各ネットワーク経路の二分点を計算し、この二分点に対応する一のＳＣＩ値セットを振り分けるステップと；
（ｃ）前記ネットワーク経路が交差するポイントを計算するステップと；
（ｄ）各交差するポイントにＳＣＩ積を指定するステップと；
（ｅ）３次元ＳＣＩガウス関数を用いて交差するポイント近傍のＳＣＩ値を計算するステップであって、３次元ガウス関数の各々が各ネットワーク経路について規定されているステップと；
（ｆ）補間と、このネットワーク平面のメッシュグリッドポイントセットによって、ネットワーク平面にＳＣＩ分布を発生するステップと；
（ｇ）各染色体を対応する一のメッシュグリッドポイントに割り当てることによって染色体母集団を設定するステップと；
（ｈ）前記染色体母集団を評価してランク付けを行うステップと；
（ｉ）前記染色体母集団から親の染色体を選択して子の染色体を再生するステップと；
（ｊ）前記親の染色体を再生した子の染色体で置き換えるステップと；
（ｋ）前記（ｉ）から（ｊ）のステップを、所定数の世代について繰り返して、最終的な染色体母集団を生成するステップと；
（ｌ）この最終的な染色体母集団に前記ＳＣＩ分布を細分化するステップと；
（ｍ）細分化したＳＣＩ分布の断層画像を生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法が更に、前記断層画像を生成するステップの後に：
細分したＳＣＩ分布を拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）フォーマットデータに変換するステップ；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法において、前記補間がデローニ三角分割技術を使用することを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１７に記載の方法が更に：
ステップ（ａ）−（ｍ）を繰り返して断層画像セットを生成するステップであって、当該断層画像セットの各々が、対応する励起周波数で測定されたＳＣＩ値のセットに基づくものであるステップと；
前記断層画像セットを重ねてハイパースペクトル断層画像キューブを生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２１】
ホスト構造のダメージを含む構造状態の変化を同定する断層画像を生成する方法において：
（ａ）複数の診断パッチによって規定された複数のネットワーク経路についてラム波モードの到着時間データセットをローディングするステップであって、前記複数の診断パッチが前記ホスト構造に適用されているステップと；
（ｂ）代数的再構成技術を適用して、記録した到着時間データセットを再構成するステップと；
（ｃ）前記再構成したデータセットに基づいてホスト構造の全領域の断層画像を生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法において、前記モードがＳ０モードであることを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項２１に記載の方法が更に：
前記ステップ（ａ）−（ｃ）を繰り返して、ある領域の断層画像セットを生成するステップであって、当該断層画像セットが励起周波数で測定した到着時間データセットに基づくものであるステップと；
前記断層画像セットを重ねて、前記領域のハイパースペクトル断層キューブを生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項２１に記載の方法が更に：
（ｄ）前記複数のネットワーク経路を再構成して、疑わしいサブ領域に焦点を当てるステップと；
（ｅ）同時反復構築技術を適用して、ローディングした到着時間のデータセットを再構成するステップと；
（ｆ）前記反復して再構成したデータセットに基づいて前記疑わしいサブ領域の断層画像を生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項２３に記載の方法が更に：
ステップ（ａ）−（ｆ）を繰り返して、前記疑わしい領域の断層画像セットを生成するステップであって、前記疑わしい領域の各断層画像が対応する励起周波数で測定した到着時間データセットに基づくステップと；
前記疑わしい領域の断層画像セットを重ねて、前記疑わしい領域のハイパースペクトル断層キューブを生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２６】
構造内のダメージのタイプを分類するのに使用されるコードブックを展開する方法において：
（ａ）複数のグリッドポイント上の複数の構造状態指数（ＳＣＩ）値をランダムに選択することによってクラスタセンタセットを開始するステップと；
（ｂ）メンバーシップマトリックスを決定するステップと；
（ｃ）費用関数を計算するステップと；
（ｄ）前記クラスタセンタセットをアップデートするステップと；
（ｅ）前記費用がある範囲より大きい場合に、ステップ（ｂ）ないし（ｄ）を繰り返し、ステップ（ｂ）ないし（ｄ）を繰り返したときに費用が下がるステップと；
（ｆ）投票法によって前記クラスタセンタセットにラベルを付けるステップと；
（ｇ）トレーニングＳＣＩ入力ベクトルをランダムに選択して、そのトレーニングＳＣＩ入力ベクトルに最も近い一のクラスタセンタを選ぶステップと；（ｈ）前記ＳＣＩ入力ベクトルと前記選んだクラスタセンタが同じクラスに属している場合、その選んだクラスタセンタをアップデートするステップと；
（ｉ）前記アップデートしたクラスタセンタを含むコードブックを生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法が更に：
前記生成したコードブックを用いてダメージクラシフィアあるいはインパクトクラシフィアを構築するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項２７に記載の方法が更に：
フィッシャの線形判別解析または固有空間分離変換を組み込んだ主成分分析を用いて前記生成したコードブックを細分するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２８に記載の方法において、前記複数の構造状態指標（ＳＣＩ）値がウエーブレット変換したＳＣＩ値であることを特徴とする方法。
【請求項３０】
構造内のダメージの進化を予測する予測モデルを展開する方法において：
（ａ）選択した時間ステップにおいて、少なくとも一のアクチュエータと少なくとも一のセンサを有するラム波ネットワークシステム用の入出力システムモデルを作るステップと；
（ｂ）状態空間システム同定法を用いて入出力システムモデル同定するステップと；
（ｃ）先行する入出力システムモデルをＳＣＩ値でトレーニングして、リカレントニューラルネットワークを用いて一歩先のシステムモデルを生成するステップであって、ＳＣＩ値が先行する時間ステップにおいて作られた入出力システムモデルから提供されるステップと；
（ｄ）少なくとも一のセンサによって測定した入力信号を用いて前記一歩先のシステムから出力信号を生成するステップと；
（ｅ）当該出力信号からＳＣＩ値を計算するステップと；
（ｆ）前記反復ステップが構造のダメージを予測する所定の時間に届くまでステップ（ｃ）−（ｅ）を繰り返して行うステップと；
（ｇ）前記入力信号を用いて未来のシステムモデルの未来の出力信号を生成するステップであって、前記未来のシステムモデルがダメージを予測するあらかじめ設定された時間に作られた入出力システムモデルであるステップと；
（ｈ）未来の出力信号のＳＣＩ値を提供するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項３１】
３次元ダメージの進化マニフォールドを生成する方法において：
ホスト構造を提供するステップと；
２次元断層画像セットを作るステップであって、所定の回数の振動反復の後生成された前記断層画像セットの各々が前記ホスト構造に提供されるステップと；
増加する次数の振動反復における断層画像を重ねて、３次元ダメージ進化マニフォールドを生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項３２】
構造に実装した診断ネットワークパッチ（ＤＮＰ）システムを用いて、構造のダメージに問合せを行うための一またはそれ以上のシーケンスインストラクションを担持するコンピュータで読み出し可能な媒体において、前記ＤＮＰシステムが複数のパッチを具え、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上のシーケンスインストラクションの実行によって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
前記複数のパッチを一またはそれ以上のサブグループに分けるステップであって、前記一またはそれ以上のサブグループの各々が少なくとも一のアクチュエータパッチと少なくとも一のセンサパッチを有するステップと；
遺伝的アルゴリズムを用いてネットワークと複数の信号経路を設計するステップと；
前記複数のパッチのうち第１のパッチを活性化することによって信号を生成するステップと；
前記複数の信号経路の対応する一つを通って前記複数のパッチの第２のパッチを介して前記発生した信号を受信するステップと；
前記受信した信号をベースライン信号と比較して前記ダメージに問合せを行うステップであって、このベースライン信号がダメージがないときに測定されたものであるステップと；
前記受信した信号と、当該受信した信号の前記ベースライン信号からの変位を保存するステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項３３】
請求項３２に記載のコンピュータで読み出し可能な媒体において、前記インストラクションの一又はそれ以上のシーケンスが、インターネットウエブサービス用のシンプルオブジェクトアクセスプロトコル（ＳＯＡＰ）または、リモートプロシージャコール／拡張可能なマーク付け言語の遠隔処理方法を実装することを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項３４】
ラム波モードを同定し、前記ラム波モードの到着時間を決定する一又はそれ以上のシーケンスインストラクションを担持するコンピュータで読み出し可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上のインストラクションシーケンスの実行によって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
センサ信号データセットをローディングするステップであって、各センサ信号データが励起周波数で測定したラム波信号を具えるステップと；
前記センサ信号データセットの各々からトレンドをはずして、非定常信号成分を除去するステップと；
前記トレンドをはずした各センサ信号データにマスキングウインドを適用してトーンバーストアクチュエータ信号に起因する電気ノイズを除去するステップと；
前記ノイズを除去した各センサ信号データに変換を実行して時間−周波数信号エネルギィ分布を得るステップと；
時間−周波数信号エネルギィ分布の全セットを蓄積することによって時間−周波数平面にマルチ帯域エネルギィ分布を生成するステップと；
前記マルチ帯域エネルギィ分布から一又はそれ以上のリッジを抽出するステップと；
前記ラム波モードを同定し、前記抽出した一またはそれ以上のリッジに基づいてラム波の到着時間を決定するステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項３５】
請求項３４に記載のコンピュータで読み出し可能な媒体において、前記インストラクションの一又はそれ以上のシーケンスが、インターネットウエブサービス用のシンプルオブジェクトアクセスプロトコル（ＳＯＡＰ）または、リモートプロシージャコール／拡張可能なマーク付け言語の遠隔処理方法を実装することを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項３６】
複数のセンサ信号データセットから構造状態指数（ＳＣＩ）データセットを生成するために一またはそれ以上のインストラクションシーケンスを担持したコンピュータで読み出し可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上のインストラクションシーケンスの実行によって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
（ａ）複数のネットワーク経路についての複数のセンサ信号データセットをローディングするステップであって、複数のセンサ信号データセットの各々が一の励起周波数で測定されたものであるステップと；
（ｂ）複数のセンサ信号データセットの一つを選択するステップと；
（ｃ）前記選択されたセンサ信号データセットから一のセンサ信号を選択するステップであって、当該選択したセンサ信号がラム波信号であるステップと；
（ｄ）アベレージフィルタと、マスキングウインドをそれぞれ適用することによって前記選択されたセンサ信号からトレンドを取り除いて区分けするステップと；
（ｅ）前記区分けしたセンサ信号を、ウエーブレット分解フィルタを提供してサブ帯域ウエーブパケットに分解するステップと；
（ｆ）新しいサブ帯域パケットを合成するステップと；
（ｇ）一セットのエンベロープウインドを適用することによって、この合成したサブ帯域パケットからＳ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モードを抽出するステップと；
（ｈ）前記エンベロープウインドの少なくとも一のパラメータを計算するステップと；
（ｉ）前記選択したセンサ信号の構造状態指数を決定するステップと；
（ｊ）前記選択したセンサ信号の第１の離散確率分布関数（ＤＰＤＦ：Discrete Probability Distribution Function）を決定するステップと；
（ｋ）前記選択したセンサ信号の正規性定数（normality constant）を計算するステップと；
（ｌ）前記選択したセンサ信号データセットの各センサ信号についてステップ（ｄ）ないし（ｋ）を繰り返すステップと；
（ｍ）ステップ（ｉ）で得た構造状態指数を具えるＳＣＩデータセットについて第２のＤＰＤＦを決定するステップと；
（ｎ）前記第２のＤＰＤＦの一またそれ以上のアウトライヤを見つけてこれを除去するステップと；
（ｏ）ＳＣＩデータセットに周囲温度の影響を補償するステップと；
（ｐ）ＳＣＩデータセットを保存するステップと；
（ｑ）複数のセンサ信号データセットのそれぞれに対してステップ（ｃ）ないし（ｐ）を繰り返すステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項３７】
請求項３６に記載のコンピュータで読み出し可能な媒体において、前記インストラクションの一又はそれ以上のシーケンスが、インターネットウエブサービス用のシンプルオブジェクトアクセスプロトコル（ＳＯＡＰ）または、リモートプロシージャコール／拡張可能なマーク付け言語（ＲＰＣ−ＸＭＬ）の遠隔処理方法を実装することを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項３８】
ホスト構造のダメージを含む構造状態に変化がある領域を同定するために断層画像を生成する一またはそれ以上のインストラクションシーケンスを担持したコンピュータで読み出し可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上のインストラクションシーケンスの実行によって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
（ａ）複数の診断パッチの座標データと、複数の診断パッチによって規定されるネットワーク経路についての構造状態指数（ＳＣＩ）値セットであって、励起周波数で測定したＳＣＩ値セットをローディングするステップと；
（ｂ）各ネットワーク経路の二分点を計算し、この二分点に対応する一のＳＣＩ値セットを振り分けるステップと；
（ｃ）前記ネットワーク経路が交差するポイントを計算するステップと；
（ｄ）各交差するポイントにＳＣＩ積を指定するステップと；
（ｅ）３次元ＳＣＩガウス関数を用いて交差するポイント近傍のＳＣＩ値を計算するステップであって、３次元ガウス関数の各々が各ネットワーク経路について規定されているステップと；
（ｆ）補間と、このネットワーク平面のメッシュグリッドポイントセットによって、ネットワーク平面にＳＣＩ分布を発生するステップと；
（ｇ）各染色体を対応する一のメッシュグリッドポイントに割り当てることによって染色体母集団を設定するステップと；
（ｈ）前記染色体母集団を評価してランク付けを行うステップと；
（ｉ）前記染色体母集団から親の染色体を選択して子の染色体を再生するステップと；
（ｊ）前記親の染色体を再生した子の染色体で置き換えるステップと；
（ｋ）前記（ｉ）から（ｊ）のステップを、所定数の世代について繰り返して、最終的な染色体母集団を生成するステップと；
（ｌ）この最終的な染色体母集団に前記ＳＣＩ分布を細分化するステップと；
（ｍ）細分化したＳＣＩ分布の断層画像を生成するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項３９】
請求項３８に記載のコンピュータで読み出し可能な媒体において、前記インストラクションの一又はそれ以上のシーケンスが、インターネットウエブサービス用のシンプルオブジェクトアクセスプロトコル（ＳＯＡＰ）または、リモートプロシージャコール／拡張可能なマーク付け言語（ＲＰＣ−ＸＭＬ）の遠隔処理方法を実装することを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項４０】
ホスト構造の構造状態又はダメージの変化を同定するために断層画像を生成する一またはそれ以上のインストラクションシーケンスを担持したコンピュータで読み出し可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上のインストラクションシーケンスの実行によって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
複数の診断パッチによって規定された複数のネットワーク経路についてラム波モードの到着時間データセットをローディングするステップであって、前記複数の診断パッチが前記ホスト構造に適用されているステップと；
代数的再構成技術を適用して、記録した到着時間データセットを再構成するステップと；
前記再構成したデータセットに基づいてホスト構造の全領域の断層画像を生成するステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【請求項４１】
請求項４０に記載のコンピュータで読み出し可能な媒体において、前記インストラクションの一又はそれ以上のシーケンスが、インターネットウエブサービス用のシンプルオブジェクトアクセスプロトコル（ＳＯＡＰ）または、リモートプロシージャコール／拡張可能なマーク付け言語（ＲＰＣ−ＸＭＬ）の遠隔処理方法を実装することを特徴とするコンピュータで読み出し可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の属する技術分野
本発明は、構造の診断に関するものであり、特に構造ヘルス状態をモニタリングする方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
関連出願
本出願は、2003年9月22日に出願された「構造ヘルスモニタリングセンサおよびシステム」と題する米国暫定出願第60／505,120号の利益を主張する。この出願は、全体における引用によってここに含まれている。
【０００３】
発明の背景
使用されている全ての構造は、適宜の検査とメンテナンスが必要であるため、その寿命を延ばす、あるいは破滅的な欠陥が生じることを防ぐために、その完全性とヘルス状態をモニタするべきである。ここ数年の間、明らかに構造のヘルスモニタリングは重要な話題となってきている。構造の欠陥あるいはダメージを同定するために様々な手法が用いられており、これらの手法は従来からの視覚的検査と、超音波および渦電流スキャニング、アコースティックエミッション、およびＸ線検査などを含む非破壊技術を含む。これらの従来の方法は、検査のために少なくとも一時的に構造を使用状態からはずす必要がある。隔離された位置での検査に使用されるとしても、時間がかかり高価である。
【０００４】
センサ技術の進歩によって、インサイチュウで構造の完全性をモニタリングする新しい診断技術が非常に発展してきた。典型的には、これらの新技術は、ホスト構造内にビルトインされた適宜のセンサとアクチュエータでできたセンサシステムを用いている。しかしながら、これらのアプローチには欠点があり、信頼性のあるセンサネットワークシステム及び／又は構造の状態を人間のオペレータの仲介を最小にした、診断し、分類し、予測することができる正確なモニタリング手法を実装する効果的なオンラインでの方法を提供するものではない。例えば、Wu et al. に発行された米国特許第5,814,729号は、ラミネートコンポジット構造の振動波の減衰特性の変化を検出して、構造内の剥離した領域を特定する方法を開示している。圧電デバイスをアクチュエータとして使用して振動波を生成し、様々な格子状に配置したファイバ光ケーブルを波動信号をキャッチするセンサとして使用している。このシステムの欠点は、多数のアクチュエータアレイを適用できないことであり、その結果、アクチュエータとセンサをそれぞれ個別に配置しなければならない点である。ダメージ検出は、アクチュエータとセンサ間で見通し線経路にそって伝わる振動波の変化に基づいており、この方法は、この経路を外れて位置するダメージ及び／又は構造の境界周囲に位置するダメージを検出できないことがある。
【０００５】
ダメージ検出の別のアプローチは、Blazic et al.に付与された米国特許第5,184,516号に見ることができる。この特許は、構造ヘルスモニタリングおよびアセスメントを行う自己封入相似回経路（self-contained conformal circuit）を開示している。この相似回経路は、一連の積み重ねた層と、歪センサのトレースでできており、各センサが相応の位置における歪の変化を測定して相似構造の欠陥を同定するようにしている。相似回経路は受動システム、すなわち、信号を生成するアクチュエータをまったく持たないシステムである。同様の受動センサネットワークシステムは、Mannur, J. et al. に付与された米国特許第6,399,939号に見ることができる。Mannurの‘９３９特許では、コンポジット構造内に埋め込まれたプラナファイバを有する圧電セラミックファイバセンサシステムが開示されている。これらの受動的な手法の欠点は、内部の剥離した領域と、センサ間のダメージをモニタすることができないことである。更に、これらの方法は、自己封入回経路と圧電セラミックファイバが取り付けられている局地的な領域においてのみホスト構造の状態を検知することができる。
【０００６】
構造内のダメージを検出する一方法が米国特許第6,370,964号（Chang et al.）に教示されている。Chang et al.は、スタンフォードマルチアクチュエータ−レシーバトランスダクション（Stanford Multi-Actuator-Receiver Transduction： ＳＭＡＲＴ）層と呼ばれるセンサネットワーク層を開示している。ＳＭＡＲＴ層（登録商標）は、等距離に配置され、圧電セラミックセンサ／アクチュエータ（又は、単に、圧電セラミックス）をはさんでフレキシブルな誘電フィルムで処理した圧電セラミックセンサ／アクチュエータを具えている。このアクチュエータは、音波を発生し、センサが音波を受信して／電気信号に変換する。圧電セラミックスを電子ボックスに接続するために、金属製のクラッドワイヤを従来のフレキシブル回経路技術を用いてエッチングして、基板間にラミネートされている。その結果、クラッドワイヤ領域をカバーするべく相当量のフレキシブル基板領域が必要とされる。更に、ＳＭＡＲＴ層（登録商標）は、ラミネートしたコンポジット層でできたホスト構造で回復する必要がある。回復過程における高温サイクルによって生じる内部ストレスのため、ＳＭＡＲＴ層（登録商標）における圧電セラミックスに微小クラックが生じることがある。また、ＳＭＡＲＴ層（登録商標）の基板は、ホスト構造から容易に分離される。更に、ＳＭＡＲＴ層（登録商標）は、曲がった部分を有するホスト構造に挿入あるいは取り付けることが非常に困難であり、この曲面にかかる圧縮負荷でクラッドワイヤが容易に折り曲げられる。破断した圧電セラミックスや、折り曲がったワイヤは、電磁干渉ノイズを生じることがあり、電気信号の誤ったリーディングが生じることがある。熱応力、フィールドショック、および振動などの苛酷な環境においては、ＳＭＡＲＴ層（登録商標）は、構造ヘルスのモニタリング用の頑丈で信頼性のあるツールではない。更に、ダメージを受けた及び／又は欠陥のあるアクチュエータ／センサの交換する場合、ホスト構造を解体する必要があるのでコストがかかる。
【０００７】
構造のダメージを検出する別の方法が、米国特許第6,396,262号（Light et al.）に教示されている。Light et al.は、構造のダメージの検査に用いる磁気歪センサを開示しており、ここでは、センサが強磁性体ストリップと、そのストリップに近接配置したコイルを具えている。このシステムの主な欠点は、システムがセンサアレイを収納するように設計されておらず、その結果、センサ間にある内部のダメージを検出できないことである。
【０００８】
上述した欠点があるため、これらの従来のシステムに実装されている分析データの分析方法は、ホスト構造を正確かつ効率よくモニタするのに制限がある。従って、構造状態を決定し、欠陥を予測するためには、ホストシステムからのデータを分析し解析する新規かつ効率の良い方法が必要とされている。
【０００９】
発明の概要
本発明は、問合せ、処理、分類および予測モジュールを具え、ホストコンポジット及び／又はメタリック構造に取り付けた診断ネットワークパッチ（DNP： diagnostic network patch）システムからのデータを分析する構造ヘルスモニタリングソフトウエアを提供する。このＤＮＰシステムは、アクチュエータ／センサを具え、アクチュエータ／センサ間を音波インパルス（又は、ラム波）を伝送することによって、ホスト構造内に内部波線（wave-ray）通信ネットワークを提供する。
【００１０】
本発明の一の態様によれば、衝撃を同定し、構造に実装されている診断ネットワークパッチ（ＤＮＰ）システムを用いてコンポジット構造の回復と、修復−ボーニング−パッチ性能をモニタする、ダメージを問合せる方法であって、複数のパッチを具え：前記複数のパッチを一またはそれ以上のサブグループに区分けするステップであって、一またはそれ以上のサブグループの各々が少なくとも一のアクチュエータパッチと少なくとも一のセンサパッチを具えるステップと；遺伝的アルゴリズムを用いてネットワークと複数の信号経路を設定するステップと；前記複数のパッチの第１のパッチを活性化することによって信号を生成するステップと；前記複数のパッチの第２のパッチを介して、前記複数の信号経路の対応する一つを通って前記生成した信号を受信するステップと；前記受信した信号とベースライン信号を比較して前記ダメージを問合せるステップであって、前記ベースライン信号がダメージがない場合に測定されたものであるステップと；前記受信した信号と、前記受信した信号の前記ベースライン信号からの偏差を保存するステップと；を具える。
【００１１】
本発明の別の態様によれば、ラム波モードを同定し、ラム波モードの到着時間を決定する方法であって：センサ信号データセットをローディングするステップであって、各センサ信号データが所定の励起周波数のうちの一つで測定したラム波信号を具えるステップと；各データ信号セットからトレンドを取り除いて非定常信号コンポネントをと除去するステップと；各トレンドを取り除いたセンサ信号データにマスキングウインドを適用することによってトーンバースト（toneburst）アクチュエータ信号による電気ノイズを除去するステップと；ノイズを除去した各センサ信号データに変換を行って、時間−周波数信号エネルギィ分布を得るステップと；時間−周波数信号エネルギィ分布セットを全て蓄積することによって、時間−周波数平面上にマルチ帯域幅エネルギィ分布を発生するステップと；マルチ帯域幅エネルギィ分布から一またはそれ以上のリッジを抽出するステップと；ラム波モードを同定し、抽出した一またはそれ以上のリッジに基づいてラム波モードの到着時間を決定するステップと；を具える。
【００１２】
本発明の更なる態様によれば、複数のセンサ信号データセットから、構造状態指数（ＳＣＩ：Structural Condition Index）を生成する方法が：（ａ）複数のネットワーク経路用の複数のセンサ信号データセットをローディングするステップであって、この複数のセンサ信号データセットが一の励起周波数で測定したデータセットであるステップと；（ｂ）前記複数のセンサ信号データセットの一つを選択するステップと；（ｃ）当該選択したセンサ信号データセットから一のセンサ信号を選択するステップで、この選択したセンサ信号がラム波信号であるステップと；（ｄ）アベレージフィルタと、マスキングウインドをそれぞれ適用することによって前記選択されたセンサ信号からトレンドを取り除いて区分けするステップと；（ｅ）この区分けしたセンサ信号を、ウエーブレット分解フィルタを適用してサブ帯域幅ウエーブパケットに分解するステップと；（ｆ）新しいサブ帯域幅パケットを合成するステップと；（ｇ）エンベロープウインドセットを適用することによって、合成したサブ帯域幅パケットからＳ０、Ｓ０_ref、およびＡ０モードを抽出するステップと；（ｈ）前記エンベロープウインドセットの少なくとも一のパラメータを計算するステップと；（ｉ）選択したセンサ信号について構造状態指数を決定するステップと；（ｊ）選択したセンサ信号の第１の離散確率分布関数（ＤＰＤＦ：Discrete Probability Distribution Function）を決定するステップと；（ｋ）選択したセンサ信号の正規性定数（normality constant）を計算するステップと；（ｌ）選択したセンサ信号データセットの各センサ信号についてステップ（ｄ）ないし（ｋ）を繰り返すステップと；（ｍ）ステップ（ｉ）で得た構造状態指数を具えるＳＣＩデータセットについて第２のＤＰＤＦを決定するステップと；（ｎ）前記第２のＤＰＤＦの一またそれ以上のアウトライヤを見つけてこれを除去するステップと；（ｏ）ＳＣＩデータセットの周囲温度の影響を補償するステップと；（ｐ）ＳＣＩデータセットを保存するステップと；（ｑ）複数のセンサ信号データセットの各々についてステップ（ｃ）ないし（ｐ）を繰り返すステップと；を具える。
【００１３】
本発明の別の態様によれば、ホスト構造のダメージを含む構造状態が変化する領域を同定する断層画像を生成する方法において：（ａ）複数の診断パッチの座標データと、複数の診断パッチによって規定されるネットワーク経路についての構造状態指数（ＳＣＩ）値セットであって、励起周波数で測定されているＳＣＩ値セットを記録するステップと；（ｂ）各ネットワーク経路の二分割ポイントを計算し、対応する一のＳＣＩ値セットをこの二分割ポイントに割り当てるステップと；（ｃ）前記ネットワーク経路の交差するポイントを計算するステップと；（ｄ）交差する各ポイントにＳＣＩ積を指定するステップと；（ｅ）３次元ガウス関数を用いて交差するポイント近傍のＳＣＩ値を計算するステップであって、３次元ガウス関数の各々が各ネットワーク経路について規定されているステップと；（ｆ）補間とネットワーク面のメッシュグリッドポイントセットによってネットワーク平面にＳＣＩ分布を生成するステップと；（ｇ）各染色体を対応する一のメッシュグリッドポイントに割り当てることによって染色体個体数を設定するステップと；（ｈ）前記染色体個体数を評価してランク付けを行うステップと；（ｉ）前記染色体個体数から親の染色体を選択して子の染色体を再生するステップと；（ｊ）前記親の染色体を再生した子の染色体で置き換えるステップと；（ｋ）前記（ｉ）から（ｊ）までのステップを、所定の数の世代について繰り返して、最終的な染色体個体数を生成するステップと；（ｌ）この最終的な染色体個体数に前記ＳＣＩ分布を細分するステップと；（ｍ）細分したＳＣＩ分布の断層画像を生成するステップと；を具える。
【００１４】
本発明の更なる態様によれば、断層画像を生成してホスト構造の構造状態あるいはダメージの変化を同定する方法において：ホスト構造に適用された複数の診断パッチによって規定される複数のネットワーク経路についてラム波モードの到着時間データセットをローディングするステップと；代数的再構成技術を適用して、ローディングした到着時間データセットを再構成するステップと；前記再構成したデータセットに基づいてホスト構造の全領域の断層画像を生成するステップと；を具える。
【００１５】
本発明の更なる態様によれば、構造のダメージタイプを分類するのに使用されるコードブックを展開する方法において：（ａ）複数のグリッドポイント上の複数の構造状態指数（ＳＣＩ）値をランダムに選択することによってクラスタセンタセットを開始するステップと；（ｂ）メンバーシップマトリックスを決定するステップと；（ｃ）費用関数を計算するステップと；（ｄ）前記クラスタセンタセットをアップデートするステップと；（ｅ）前記費用がある範囲より大きい場合にステップ（ｂ）ないし（ｄ）を繰り返し、ステップ（ｂ）ないし（ｄ）を繰り返したときに費用が下がるステップと；（ｆ）投票法によって前記クラスタセンタセットにラベルを付けるステップと；（ｇ）トレーニングＳＣＩ入力ベクトルをランダムに選択して、そのトレーニングＳＣＩ入力ベクトルに最も近い一のクラスタセンタを選ぶステップと；（ｈ）前記ＳＣＩ入力ベクトルと選択したクラスタセンタが同じクラスに属している場合、その選んだクラスタセンタをアップデートするステップと；（ｉ）前記アップデートしたクラスタセンタを含むコードブックを生成するステップと；を具える。
【００１６】
本発明の別の態様によれば、３次元ダメージ進化マニホールドを生成する方法において：ホスト構造を提供するステップと；二次元断層画像セットを作るステップであって、対応する数の振動反復の後に生成した各断層画像セットをホスト構造に適応するステップと；振動反復の増加する次数において断層画像を重ね合わせて３次元ダメージ進化マニホールドを生成するステップと；を具える。
【００１７】
本発明の別の態様によれば、予測モデルを展開して構造内のダメージの進化を予測する方法において：（ａ）選択した時間ステップにおいて、少なくとも一のアクチュエータと少なくとも一のセンサを有するラム波ネットワークシステム用の入力−出力システムモデルを作るステップと；（ｂ）状態空間システム同定法を用いて入力−出力システムモデル同定するステップと；（ｃ）先行する入力−出力システムモデルをＳＣＩ値でトレーニングして、リカレントニューラルネットワークを用いて一ステップ先のシステムを生成するステップであって、前記ＳＣＩ値が以前の時間ステップにおいて作られた入力−出力システムモデルから提供されるステップと；（ｄ）少なくとも一のセンサによって測定した入力信号を用いて前記一ステップ先のシステムから出力信号を生成するステップと；（ｅ）当該出力信号からＳＣＩ値を計算するステップと；（ｆ）繰り返しステップが構造のダメージを予測する所定の時間になるまでステップ（ｃ）−（ｅ）を繰り返して行うステップと；（ｇ）入力信号を用いて未来のシステムモデルの未来の出力信号を生成するステップであって、未来のシステムモデルがダメージを予測するあらかじめ設定された時間に作られた入力−出力システムモデルであるステップと；（ｈ）未来の出力信号のＳＣＩ値を提供するステップと；を具える。
【００１８】
本発明の上述した、またその他の利点と特徴は、以下に述べる本発明の詳細を読むと明らかになる。
【００１９】
好適な実施例の詳細な説明
以下の説明は、明確にする目的で多くの細部を含んでいるが、当業者であれば、以下の説明の多くの変形および変更が本発明の範囲内にあることは自明である。従って、以下の本発明の実施例は、請求項に記載の発明の普遍性を失うことなく、また請求項に記載の発明を限定することなく述べられている。
【００２０】
ここに述べる公報は、本出願の出願データに先行する開示として単独で提供されている。本発明は先行する発明によるこの公報を予測するために権利を与えられていないとの告白として解釈するべきものは何もない。更に、提供されている公報のデータは、実際の公開データと異なっているかも知れず、個別に確認する必要がある。
【００２１】
図１Ａは、本教示の一実施例にかかるパッチセンサ１００の上部断面図である。図１Ｂは、図１ＡのＡ−Ａ方向に沿ったパッチセンサ１００の断面図である。図１Ａ−Ｂに示すように、パッチセンサ１００は：ホスト構造に取り付けるように構成した基板１０２；フープ層１０４；信号（特に、ラム波）発生及び／または受信を行う圧電デバイス１０８；機械的インピーダンスのマッチングを提供し、基板１０２と圧電デバイス１０８間の熱応力のミスマッチを低減するバッファ層１１０；圧電デバイス１０８に接続した２本の電気ワイヤ１１８ａ−ｂ；基板１０２に圧電デバイス１０８を取り付けるモールディング層；及び、モールディング層１２０を保護し密封するカバー層１０６；を具える。圧電デバイス１０８は：圧電層１１６；電気ワイヤ１１８ｂに接続されているボトム導電フレーク１１２；及び電気ワイヤ１１８ａに接続されているトップ導電フレーク１１４を具える。圧電デバイス１０８は、あらかじめ設計された電気信号を電気ワイヤ１１８ａ―ｂを通して流すときに、アクチュエータ（または、信号発生器）として動作することができる。電気信号を与えると、圧電層１１６が変形してラム波を生じる。また、電気信号が与えられると圧電素子１１６が変形して、ラム波を発生する。圧電デバイス１０８が振動信号を受信を検知して、この圧電層１１６に与えられた振動信号を電気信号に変換し、ワイヤ１１８ａ−ｂを介して電気信号を送信するレシーバとして動作する。ワイヤ１１８ａ−ｂは、薄いリボン型の金属ワイヤでできている。
【００２２】
基板１０２は、典型的には、ブチルアルテノリック、アクリリックポリイミド、ニトリアーレフェノリックまたはアラミドなどの典型的なキャスト熱硬化性エポキシである、構造用接着剤を用いてホスト構造に取り付けることができる。基板１０２は、接着される圧電デバイス１０８を保護する熱ヒートおよび電磁干渉用の絶縁層であっても良い。いくつかのアプリケーションでは、誘電基板１０２は、２５０℃以上の温度で張り合わせる必要がある。信号伝達の遅れと、相互キャパシタンスと、圧電デバイス１０８とホスト構造間のクロストークを最小にするための低い誘電定数と、高い周波数で電力ロスを低減するための高インピーダンスを有していてもよい。
【００２３】
基板１０２は、様々な材料で作ることができる。デラウエア州、ウイルミントン所在のデュポン社によって製造されているカプトン（Kapton）（登録商標）ポリイミドは、通常のアプリケーション用に好適に使用することができるが、テフロンパーフルオロアルコキシ（ＰＦＡ）、ポリｐ−キシリレン（ＰＰＸ）、およびポリベンジミダゾール（ＰＢＩ）の３つの材料は特定のアプリケーションに使用することができる。例えば、ＰＦＡフィルムは、良好な絶縁特性を有しており、誘電ロスが低く、低電圧で高温のアプリケーションに好適である。ＰＰＸとＰＢＩは、高温で安定した絶縁耐力を提供する。
【００２４】
圧電層１１６は、圧電セラミックス、クリスタル、あるいはポリマで作ることができる。ペンシルバニア州ステートコリーグ所在のＴＲＳセラミックス社によるＰＺＮ−ＰＴクリスタルなどの圧電クリスタルは、歪エネルギィ密度が高く、歪ヒステリシスが低いので、圧電デバイス１０８の設計に好適に使用することができる。サイズの小さいパッチセンサ用には、日本国、東京所在の富士セラミック社、又はペンシルバニア州マッケイビル所在のＡＰＣインターナショナル社製造のＰＺＴセラミックスなどの圧電セラミックスを圧電層１１６に使用することができる。トップおよびボトムの導電フレーク１１２と１１４は、クロムあるいは金などの金属材料で作って、従来のスパッタリングプロセスで圧電層１１６に塗布することができる。図１Ｂには、一対の導電フレークのみを有する圧電デバイス１０８が示されている。しかしながら、当業者には、圧電デバイス１０８が圧電層１１６の信号波を生成／検出する性能をを最適化するために様々な厚さを有する導電フレークの多層スタックを有することができることは自明である。各フレークの厚さは、パッチセンサ１００をとりつける特定のホスト構造に与えられる熱及び機械的負荷の制約によって決めることができる。
【００２５】
温度サイクルを維持するために、圧電デバイス１０８の各層は、他の層と同様の熱膨張係数を有する必要がある。更に、基板１０２を具える通常のポリイミドの係数は、約４−６×１０−５Ｋ−１であり、一方、圧電層１１６を具える通常の圧電セラミック／クリスタルの係数は、約３×１０−６Ｋ−１である。このような熱膨張ミスマッチは、圧電デバイス１０８の欠陥の主な原因である。圧電デバイス１０８の欠陥は、ホスト構造のパッチセンサ１００を交換する必要が生じることがある。上述したとおり、バッファ層１１０は、圧電層１１６と基板１０２間の熱係数のミスマッチの負の効果を低減するのに使用される。
【００２６】
バッファ層１１０は、導電ポリマあるいは金属、好ましくは熱膨張係数が２×１０−５Ｋ−１のアルミニウム（Ａｌ）で作ることができる。アルミナ、シリコン、あるいはグラファイトでできた一又はそれ以上のバッファ層で置き換える、またはバッファ層１１０に加えることができる。一の実施例では、アルミニウムでできたバッファ層１１０の厚さが圧電層１１６の厚さとほぼ同じであっても良い。この厚さは、各々が約０．０５ｍｍの二つの導電フレーク１１２と１１４を含めて約０．２５ｍｍである。一般的に、バッファ層１１０の厚さは、その隣接する層の材料特性と厚さによって決まる。バッファ層１１０は、熱負荷と圧電デバイス１０８の２面的な機能のコンシステンシィに対して耐久性を強化するものであっても良い。代替の実施例では、圧電デバイス１０８は、トップ導電フレーク１１４の上に設けたもう一つのバッファ層を有していても良い。
【００２７】
バッファ層１１０のもう一つの機能は、基板１０２で受信する信号を増幅することである。パッチセンサ１００で発生するラム波信号は、ホスト構造に沿って伝播するので、ホスト構造に設けたもう一つのパッチセンサ１００によって受信される信号の強度は、二つのパッチセンサ間の距離が大きくなるほど小さくなる。ラム波信号がパッチセンサ１００が配置されている位置に届くと、基板１０２は、その信号を受信する。次いで、バッファ層１１０の材料と厚さに応じて、受信した信号の強度を特定の周波数で増幅することができる。次いで、圧電デバイス１０８が、増幅した信号を電気信号に変換する。
【００２８】
水分、移動イオンおよび敵対的環境状態は、パッチセンサ１００の性能の悪化と、寿命の低下を招くので、モールディング層１２０とカバー層１０６の二つの保護被覆層を使用することができる。モールディング層１２０は、通常の計量分配法によって、エポキシ、ポリイミド、またはシリコーン−ポリイミドで作っても良い。また、モールディング層１２０は、熱膨張が小さいポリイミドで作ることができ、圧電デバイス１０８と基板１０２の上に蒸着するようにしても良い。モールディング層１２０のパッシベーションは均一な溶接密閉にならないので、カバー層１０６をモールディング層１２０の上に蒸着して、溶接密封を提供することができる。カバー層１２０は、ニッケル（Ｎｉ）、クロム（Ｃｒ）あるいは銀（Ａｇ）などの金属でできていても良く、電気分解やｅ−ビーム蒸発、スパッタリングなどの従来の方法で蒸着することができる。一の実施例では、エポキシまたはポリイミドでできた追加フィルムをカバー層１０６の上に被覆して、引っかき傷やクラックに対する保護層を提供している。
【００２９】
フープ層１０４は、窒化シリコンやガラスなどの誘電絶縁材料で作ることができ、基板１０２の上に乗せた圧電デバイス１０８を取り囲んで圧電デバイス１０８の導電部材を電気的短絡から保護している。
【００３０】
図１Ｃは、圧電デバイス１３０の平面図であり、これはこの分野で公知の従来型のデバイスで、圧電デバイス１０８の代わりに用いることができる。図１Ｄは、図１ＤのＢ−Ｂ方向に沿った圧電デバイス１３０の断面図である。図１Ｃ−Ｄに示すように、圧電デバイス１３０は、ボトム導電フレーク１３４と、圧電層１３６と；ワイヤ１３８ｂに接続されたトップ導電フレーク１３２と；ワイヤ１３８ａに接続された接続フレーク１４２と；ボトムフレーク１３４に接続フレーク１４２を接続する導電セグメント１４４とを具える。トップ導電フレーク１３２は、溝１４０によって接続フレーク１４２から電気的に分離することができる。
【００３１】
図１Ｅは、本教示の別の実施例にかかるパッチセンサ１５０の上部断面図である。図１Ｆは、図１Ｅに示すパッチセンサ１５０の側部断面図である。図１Ｅ−Ｆに示すように、パッチセンサ１５０は、ボトム基板１５１と；トップ基板１５２と；フープ層１５４と；圧電デバイス１５６と；トップ及びボトムのバッファ層１６０ａ−ｂと；圧電デバイス１０８に接続された２本の電気ワイヤ１５８ａ−ｂと；を具える。圧電デバイス１５６は：圧電層１６４と；電気ワイヤ１５８ｂに接続されたボトム導電フレーク１６６と電気ワイヤ１５８ａに接続されたトップ導電フレーク１６２と；を具える。パッチセンサ１５０の部品の機能と材料は、パッチセンサ１００の対応する部分の機能と材料と同様である。各バッファ層１６０ａ―ｂは、一以上のサブ層を具えていても良く、各サブ層は、ポリマあるいは金属でできていても良い。トップ基板１５２は、基板１０２の材料と同じ材料で作ることができる。
【００３２】
パッチセンサ１５０をホスト構造に取り付けて、構造ヘルス状態をモニタすることができる。また、パッチセンサ１５０は、ラミネート内に組み込むようにしても良い。図１Ｇは、内部にパッチセンサ１５０を有するコンポジットラミネート１７０の断面図である。図１Ｇに示すように、ホスト構造は：複数のプライ１７２と；複数のプライ１７２で硬化させた少なくとも一のパッチセンサ１５０とを具える。一の実施例では、プライ１７２は、硬化処理を行う前に、エポキシ樹脂などの接着剤をしみこませるようにしても良い。硬化処理の間に、プライ１７２からの接着材料でキャビティ１７４がうまる。このような接着材料の蓄積を未然に防ぐために、フープ層１５４がキャビティ１７４を満たす形状を有している。
【００３３】
図１Ｈは、図１Ｅのパッチセンサ１５０の代替の実施例１８０の側部断面図である。図に示すように、パッチセンサ１８０は：ボトム基板１８２と；トップ基板１８４と；フープ層１９８と；圧電デバイス１９０と；トップ及びボトムのバッファ層１９２と１９４と；圧電デバイス１９６と；を具える。単純にするために、圧電デバイス１９０に接続した一対のワイヤは図１Ｈでは示されていない。圧電デバイス１９０は：圧電層１９６と；ボトム導電フレーク１９４と；トップ導電フレーク１９２と；を具える。パッチセンサ１８０の構成部品の機能と材料は、パッチセンサ１５０の対応する部分の機能と材料と同様である。
【００３４】
フープ層１９８は、フープ層１９８の外郭がキャビティ１７４のジオメトリに合致するようにディメンションの異なる一又はそれ以上のサブ層１９７を具えていても良い。キャビティ１７４をサブ層１９７で満たすことによって、ラミネート１７０の硬化プロセス中に接着材料が蓄積されない。
【００３５】
図２Ａは、本教示の一の実施例にかかるハイブリッドパッチセンサ２００の上部断面図である。図２Ｂは、図２ＡのＣ−Ｃ方向に沿ったハイブリッドパッチセンサ２００の断面図である。図２Ａ−Ｂに示すように、ハイブリッドパッチセンサ２００は：ホスト構造に取り付けるように構成した基板２０２と；フープ層２０４と；圧電デバイス２０８と；二つの端部２１４ａ−ｂを有する光ファイバコイル２１０と；バッファ層２１６と；圧電デバイス２０８に接続した２本の電気ワイヤ２１２ａ−ｂと；モールディング層２２８と；カバー層２０６と；を具える。圧電デバイス２０８は：圧電層２２２と；電気ワイヤ２１２ｂに接続したボトム導電フレーク２２０と；電気ワイヤ２１２ａに接続したトップ導電フレーク２１８と；を具える。代替の実施例では、圧電デバイス２０８は図１Ｃのデバイス１３０と同じものであっても良い。光ファイバコイル２１０は：巻回した光ファイバーケーブル２２４と；被覆層２２６と；を具えていても良い。ハイブリッドパッチセンサ２００の部品は、パッチセンサ１００の対応する部分と同様である。
【００３６】
光ファイバコイル２１０はサニャック（Sagnac）干渉計であっても良く、ラム波信号を受信するよう動作する。ラム波によって生じるホスト構造表面の弾性歪は、曲がるあるいはテンションがかかることによって生じる光ファイバケーブル２２４にあらかじめ存在する歪に重畳される。この結果、光ファイバケーブル２２４を伝達する光の周波数／位相の変化量は、光ファイバケーブル２２４の全長に依存している。電磁干渉と振動ノイズへの良好な不感域を考慮すると、一の実施例では光ファイバコイル２１０は主センサとして使用することができ、圧電デバイス２０８は補助センサとして使用することができる。
【００３７】
光ファイバコイル２１０は、巻回した光ファイバケーブル２２４を伝達する光の周波数でのドップラ効果の原理を活用している。光ファイバコイル２１０の各ループにおいて、光ファイバループの内側部は圧縮された状態にあり、一方外側部はテンションがかかった状態にある。これらの圧縮とテンションは、光ファイバケーブル２２４上に歪を発生させる。ラム波によって生じるホスト構造の振動による変位あるいは歪は、光ファイバケーブル２２４の歪に重畳される。複屈折の式によれば、光ファイバケーブル２２４の外装面上の反射角は、圧縮及び／又はテンションによって生じる歪の関数である。従って、各光ファイバループの内側および外側は、まっすぐな光ファイバの反射角とは異なる反射角となり、この結果、光ファイバコイル２１０を光が伝達する時のラム波の比較的フレックスな変位に応じて、光の周波数が中央の入力周波数からシフトすることがある。
【００３８】
一の実施例では、光ファイバコイル２１０は、１０ないし３０ターンの光ファイバケーブル２２４と、少なくとも１０ｍｍの最小ループ径２３６、ｄｉを有している。光ファイバコイル２１０の最も内側のループと圧電デバイス２０８の外側周囲間にギャップ２３４、ｄｇがある。ギャップ２３４は、最小ループ径２３６と圧電デバイス２０８の直径２３２、ｄｐに依存しており、直径２３２より光ファイバケーブル２２４の直径ｄｆ２３０の約２倍または３倍だけ大きいことが好ましい。
【００３９】
被覆層２２６は、ホスト構造によって案内されるラム波の屈曲による変位または歪に対する光ファイバコイル２１０の感度を上げるために、金属またはポリマ材料、好ましくはエポキシでできている。更に、光ファイバケーブル２２４の巻回プロセスの間、更に引張り応力を与えるために、制御された引張力を光ファイバケーブル２２４にかけることができる。被覆層２２６は、巻回した光ファイバケーブル２２４の内部応力を保持し、各光ループについてのラム波の屈曲による変位に対して均一な面内変位が生じる。
【００４０】
被覆層２２６は、ポリイミド、アルミニウム、銅、金、あるいは銀などのその他の材料でできていても良い。被覆層２２６の厚さは、直径２３０の約３０％から２倍の範囲である。ポリマ材料でできている被覆層２２６は二つの方法で塗布することができる。一の実施例では、巻回した光ファイバケーブル２２４が基板２０２の上にあり、ポリマ被覆材料を、ビオドットスプレィコータ（Biodot spay-coater）などのディスペンサによってスプレィされる。別の実施例では、巻回した光ファイバケーブル２２４を、被覆材料の溶融バス内に付けるようにしている。
【００４１】
金属でできた被覆層２２６は、電解と同様に、マグネトロン反応やプラズマスパッタリングなどの従来の金属被覆技術によって塗布することができる。特に、酸化亜鉛は、被覆層２２６に圧電特性を与えるべく被覆層２２６の被覆材料として用いることができる。酸化亜鉛を、巻回した光ファイバケーブル２２４のトップおよびボトム表面に塗布すると、光ファイバコイル２１０は、電気信号に反応して半径方向に同軸的に収縮または拡張する。更に、酸化シリコンあるいは酸化タンタルの被覆材料も、巻回した光ファイバケーブル２２４の屈折率の調整に用いることができる。酸化シリコンあるいは酸化タンタルは、間接／直接イオンビーム蒸着技術あるいは電子ビーム蒸着技術を用いて塗布することができる。本教示から離れることなく、被覆層２２６を光ファイバケーブル２２４に塗布するのにその他の方法を使用することができる。
【００４２】
圧電デバイス２０８と光ファイバコイル２１０は、通常のポリマに代えて物理的なセッティング接着剤を用いて基板２０２に取り付けるようにしてもよい。物理的セッティング接着剤は、限定するものではないが、ブチルアクリレート−エチルアクリレートコポリマ、スチレン−ブタジエン−イソプレンターポリマ、およびポリウレタンアルキド樹脂を含む。これらの材料の接着特性は、ポリマ性構造におけるクロスリンキングが欠如しているため、被覆プロセスの間およびその後、一定である。更に、これらの接着剤は、従来のポリマに比較して、様々な検体に対する感度を妥協することなく、基板２０２の広い範囲をぬらすのに最適である。
【００４３】
図２Ｃは、本教示の別の実施例によるハイブリッドパッチセンサ２４０の上部断面図である。図２Ｄは、図２Ｃに示すハイブリッドパッチセンサ２４０の側部断面図である。図２Ｃ−Ｄに示すように、ハイブリッドパッチセンサ２４０は：ボトム基板２５４と；トップ基板２５２と；フープ層２４４と；圧電デバイス２４８と；二つの端部２５０ａ−ｂを有する光ファイバコイル２４６と；トップおよびボトムバッファ層２６０ａ−ｂと；圧電デバイス２４８に接続した２本の電気ワイヤ２５２ａ−ｂと；を具える。圧電デバイス２４８は：圧電層２６４と；電気ワイヤ２５２ｂに接続したボトム導電フレーク２６２と；電気ワイヤ２５２ａに接続したトップ導電フレーク２６６と；を具える。光ファイバコイル２４６は、巻回した光ファイバケーブル２５８と；被覆層２５６と；を具えていても良い。ハイブリッドパッチセンサ２４０の構成部品は、パッチセンサ２００の対応する部分と同様である。
【００４４】
パッチセンサ１５０の場合と同様に、ハイブリッドパッチセンサ２４０は、ホスト構造に取り付けられる及び／又はコンポジットラミネート内に組み込まれるかしている。一の実施例では、フープ層２４４はフープ層１９８と同様であり、パッチセンサ２４０とコンポジットラミネートでできたキャビティを満たしている。
【００４５】
図３Ａは、本教示の一の実施例にかかる光ファイバパッチセンサ３００の上部断面図である。図３Ｂは、図３ＡのＤ−Ｄ方向に沿った光ファイバパッチセンサ３００の側部断面図である。図３Ａ−Ｂに示すように、光ファイバパッチセンサ３００は：基板３０２と；フープ層３０４と；二つの端部３１０ａ−ｂを有する光ファイバコイル３０８と；モールディング層３１６と；カバー層３０６と；を具える。光ファイバコイル３０８は：ロールした光ファイバケーブル３１２と；カバー層３１４と；を具えていても良い。光ファイバパッチセンサ３００の各エレメントの材料と機能は、図２Ａのハイブリッドパッチセンサ２００の対応する材料と機能と同様である。最も内側のループの直径３１３は、光ファイバケーブル３１２の材料特性によって決まる。
【００４６】
図３Ｃは、図３Ａの光ファイバパッチセンサに含まれる光ファイバコイル３０８の上部断面図であり、光ファイバケーブル３１２を巻回する方法を示す。図３Ｃに示すように、光ファイバコイル３０８の最も外側のループは、一端３１０ａから始まっており、最も内側のループは、他端３１０ｂで終わっている。図３Ｄは、図３Ｃに示す光ファイバコイル３０８の代替の実施例３１８の上部断面図である。図３Ｄに示すように、光ファイバケーブル３２２は、最も外側のループが両端３２０ａ−ｂで始まるように、折りたたんで巻回するようにしても良い。巻回した光ファイバケーブル３２２は、被覆層３１９でカバーすることができる。
【００４７】
図３Ｃ−Ｄに示す光ファイバコイル３０８と３１８は、ホスト構造に直接的に取り付けて、光ファイバコイルセンサとして使用しても良い。この理由で、以下に、「光ファイバコイル」と「光ファイバコイルセンサ」の用語は、交換可能に用いることとする。図３Ｅ−Ｆは、光ファイバコイル３０８の代替の実施例を示す図である。図３Ｅに示すように、光ファイバコイル３３０は：二つの端部３３８ａ−ｂを有し、ケーブル３１２と同じように巻回されている光ファイバケーブル３３４と；被覆層３３２とを具える。コイル３３０は、後述するファスナを収容するホール３３６を具えていてもよい。同様に、図３Ｆの光ファイバコイル３４０は：二つの端部３４８ａ−ｂを有し、ケーブル３２２と同じように巻回されている光ファイバケーブル３４４と；被覆層３４２とを具える。コイル３４０は、ファスナを収容するホール３４６を具えていてもよい。図３Ｇは、図３Ｅの方向Ｄ−Ｄに沿った光ファイバコイル３３０の側部断面図である。
【００４８】
図３Ａ−Ｇに記載のセンサは、図１Ｇに記載したのと同様にラミネートの中に組み込まれていても良い。
【００４９】
図４Ａは、本教示の一実施例にかかる診断パッチワッシャ４００の上部断面図である。図４Ｂは、図４ＡのＥ−Ｅ方向に沿った診断パッチワッシャ４００の側部断面図である。図４Ａ−Ｂに示すように、診断パッチワッシャ４００は：二つの端部４１０ａ−ｂを有する光ファイバコイル４０４と；圧電デバイス４０６と；光ファイバコイル４０４と圧電デバイス４０６を含む支持エレメント４０２であって、コイル４０４とデバイス４０６が接着材料で支持エレメント４０２に取り付けられている支持エレメントと；圧電デバイス４０６に接続されている一対の電気ワイヤ４０８ａ−ｂと；光ファイバコイル４０４と圧電デバイス４０６を覆うように構成したカバリングディスク４１４と；を具える。
【００５０】
光ファイバコイル４０４と圧電デバイス４０６の材料と機能は、ハイブリッドパッチセンサ２００の光ファイバコイル２１０と圧電デバイス２０８と同様である。一の実施例では、圧電デバイス４０６は、デバイス４０６がホール４０３を有している点を除いてデバイス１３０と同様である。光ファイバコイル４０４と圧電デバイス４０６は、従来のエポキシを用いて支持エレメント４０２に取り付けるようにしても良い。支持エレメント４０２は、光ファイバコイル４０４の端部４１０ａ−ｂと一対の電気ワイヤ４０８ａ−ｂが通過するノッチ４１２を有していても良い。
【００５１】
図４Ａ−Ｂでは、診断パッチワッシャ４００は、アクチュエータ／センサとして機能することができ、光ファイバコイル４０４と圧電デバイス４０６を有している。代替の実施例では、診断パッチワッシャ４００は、センサとして動作することができ、光ファイバコイル４０４のみを有している。別の代替の実施例では、診断パッチワッシャ４００は、アクチュエータ／センサとして機能することができ、圧電デバイス４０６のみを有している。
【００５２】
図４Ａ−Ｂに示すように、診断パッチワッシャ４００は、ボルトまたはリベットなどのその他の締結デバイスを収納する中空スペース４０３を有していても良い。図４Ｃは、本教示の一の実施例にかかる診断パッチワッシャ４００を用いたボルトで連結した例示的な構造４２０を示す図である。ボルトで連結した構造４２０では、従来のボルト４２４、ナット４２６及びワッシャ４２８を用いて、プレートなどの一対の構造４２２ａ−ｂを保持している。構造上のストレスがボルト連結領域４２９に集中し、構造上ダメージを与えやすいことは良く知られている。診断パッチワッシャ４００を、ボルト連結構造４２０に組み込んで、このようなダメージの検出に使用することができる。
【００５３】
図４Ｄは、本教示の別の実施例にかかる診断パッチワッシャ４００を用いた例示的なボルト連結構造４３０の断面を示す図である。ボルト連結構造４３０では、従来のボルト４３２、ナット４３４および一対のワッシャ４３６と４３８を用いて、ハニカム／ラミネート構造４４０を保持している。ハニカム及びラミネート構造４４０は、コンポジットラミネート層４２２と、ハニカム部分４４８を具えている。ボルト連結領域近傍の構造ダメージを検出するために、図４Ｄに示すように、ハニカム部分４４８に一対の診断パッチワッシャ４００ａ−ｂを挿入している。パッチワッシャ４００ａ−ｂのトップおよびボトムをコンポジットラミネート層４４２に対して支持するためにスリーブ４４６が必要である。また、コンポジットラミネート層４２２と診断パッチワッシャ４００ｂの間に熱保護円形ディスク４４４を挿入して、ワッシャ４００ｂを破壊的な熱伝導から保護するようにしても良い。
【００５４】
図４Ｂに示すように、カバリングディスク４１４の外側周囲４１５は、ロッキング機構を形成するべく傾斜角度を有していても良く、この角度で光ファイバコイル４０４と圧電デバイス４０６を、ボルト４２４とナット４２６に与えられるトルクによる過剰な接触負荷から守ることができる。
【００５５】
図５Ａは、本教示の一の実施例にかかるセンサ／アクチュエータデバイスを含む問合せシステム５００を示す図である。図５Ａに示すように、システム５００は：ラム波信号を生成し及び／又は受信するセンサ／アクチュエータデバイス５０２と；二本の導電ワイヤ５１６と；デバイス５０２で受信した信号を処理するコンディショナ５０８と；アナログ信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ５０４と；システム５００のエレメント全体を管理するコンピュータ５１４と；増幅器５０６と；デジタル信号をアナログラム波信号に変換する波形発生器５１０と；デバイス５０２とコンピュータ５１４間の接続を切り替えるように構成されたリレースイッチアレイモジュール５１２と；を具える。通常、一またそれ以上のデバイス５０２がリレースイッチ５１２に接続されている。
【００５６】
デバイス５０２は、図１Ａ−２Ｄ及び図４Ａ−Ｄに述べたセンサの一つであり、ラム波５１７を発生し、その他のデバイスで発生したラム波を受信する圧電デバイスを含む。ラム波５１７を発生するには、波形生成器５１０がコンピュータ５１４（特に、コンピュータ５１４内に含まれるアナログ出力カード）からのリレースイッチアレイモジュール５１２を通る励起波形のデジタル信号を受信する。一の実施例では、波形生成器５１０は、アナログ出力カードである。
【００５７】
リレースイッチアレイモジュール５１２は、従来のプラグイン中継ボードであっても良い。アクチュエータとセンサ間の「クロストーク」リンカとして、リレースイッチアレイモジュール５１２に含まれているリレースイッチは、コンピュータ５１４のマイクロプロセッサによって調整され、特定のシーケンス順で各リレースイッチを選択する。一の実施例では、波形発生器５１０によって生成されたアナログ信号は、ブランチング電気ワイヤ５１５を通ってその他のアクチュエータに送られる。
【００５８】
デバイス５０２は、ラム波を受信するセンサとして機能する。受信した信号は、信号電圧を調整し、電気ノイズをフィルタにかけて、適宜の周波数帯域内の意味のある信号を選択するコンディショナ５０８に送られる。次いで、フィルタにかけた信号をアナログ−デジタルコンバータ５０４に送る。このコンバータはデジタル入力カードであってもよい。アナログ−デジタルコンバータ５０４からのデジタル信号は、更なる分析のために、リレースイッチアレイモジュール５１２を介してコンピュータ５１４に送られる。
【００５９】
図５Ｂは、本教示の別の実施例にかかるセンサを含む問合せシステム５２０を示す図である。システム５２０は：光ファイバコイルを有するセンサ５２２と；接続用の光ファイバケーブル５２５と；搬送入力波を提供するレーザ源５２８と；一対のモジュレータ５２６と５３４と；音響光学変調器（ＡＯＭ）５３０と；一対のカップラ５２４，５３２と；光ファイバケーブル５２５を通って伝送される光信号を検出するフォト検出器５３６と；Ａ／Ｄコンバータ５３８と；リレースイッチ５４０と；コンピュータ５４２とを具える。センサ５２２は、図２Ａ−４Ｄに記載されている光ファイバコイルを有するセンサのひとつであっても良い。一の実施例では、カップラ５２４が、光ファイバケーブル５２５を、別のセンサ５２３に接続されている別の光ファイバ５２７に連結している。
【００６０】
センサ５２２、より特定するとセンサ５２２に含まれている光ファイバコイルは、レーザドップラベロシティメータ（laser Doppler velocitimeter：ＬＶＤ）として動作することができる。好ましくはダイオードレーザであるレーザ源５２８は、モジュレータ５２６に入力搬送光信号を出射する。モジュレータ５２６は、ヘテロダインモジュレータであり、搬送入力信号を二つの信号に分ける。一方はセンサ５２２用であり、他方はＡＯＭ５３０用である。センサ５２２は、ラム波信号に対応するドップラ周波数によって入力搬送信号をシフトして、モジュレータ５３４に送信する。モジュレータ５３４は、ヘテロダインシンクロナイザである。モジュレータ５３４は、送信された光を復調して、光の搬送周波数を除去する。フォト検出器５３６、好ましくはフォトダイオードは、この復調した光信号を電気信号に変換する。次いで、Ａ／Ｄコンバータ５３８は、この電気信号をデジタル化して、リレースイッチアレイモジュール５４０を介してコンピュータ５４２に送信する。一の実施例では、カップラ５３２が別のセンサ５４４に接続された光ファイバケーブル５４６に接続している。
【００６１】
図６Ａは、本教示の一の実施例にかかるホスト構造６１０に適用した診断ネットワークパッチシステム（ＤＮＰ）６００を示す図である。図６Ａに示すように、システム６００は：パッチ６０２と；送信リンク６１２と；送信リンク６１２に接続された少なくとも一のブリッジボックス６０４と；データ捕捉システム６０６と；ＤＮＰシステム６００を管理するコンピュータ６０８と；を具える。パッチ６０２は、デバイス５０２又はセンサ５２２であっても良く、送信リンク６１２のタイプは、パッチ６０２のタイプによって決まり、電気ワイヤか、光ファイバケーブルか、あるいはその双方を具える。典型的には、ホスト構造６１０は、コンポジット材料あるいは金属材料でできている。
【００６２】
送信リンク６１２は、ブリッジボックス６０４で終端となっている。ブリッジボックス６０４は、パッチ６０２に接続して、外部波形発生器５１０からの信号を認識し、受信した信号を外部Ａ／Ｄコンバータ５０４に送る。ブリッジボックス６０４は、電気／光ケーブルを介して接続されており、活性化信号を調整し、受信した信号をフィルタにかけ、光ファイバ信号を電気信号に変換するための電子コンディショナ５０８を具える。リレースイッチアレイモジュール５１２を用いて、ブリッジボックス６０４に接続されているデータ取得システム６０６は、パッチ６０２とパッチ６０２から受信した複合受信信号を、あらかじめ決められたシーケンス順序でチャネルに中継することができる。
【００６３】
ラム波の発生と検出が、ホスト構造上のアクチュエータとセンサの位置によって影響されることは良く知られている。従って、パッチ６０２は、ネットワーク構成において適正に対にして、ダメージの同定にラム波を最大限利用するようにするべきである。
【００６４】
図６Ｂは、本教示の一実施例にかかるストリップネットワーク構造を有する診断ネットワークパッチシステム６２０を示す図である。図６Ｂに示すように、システム６２０は、ホスト構造６２１に適用されており：パッチ６２２と；コンピュータ６２６に接続されたブリッジボックス６２４と；送信リンク６３２と；を具える。パッチ６２２は、デバイス５０２またはセンサ５２２であってもよく、パッチ６２２のタイプは、送信リンク６３２のタイプを決める。送信リンク６３２は、電気ワイヤ、光ファイバケーブル、またはその双方であっても良い。
【００６５】
コンピュータ６２６は、パッチ６２２がアクチュエータ及び／又はセンサとして機能するように調整することができる。矢印６３０は、パッチ６２２で発生したラム波の伝達を表す。一般的に、ホスト構造６２１内の欠陥６２８は、波の散乱、回折、ラム波の伝送ロスによって、伝送パターンに影響を与える。欠陥６２８はダメージ、クラック、およびコンポジット構造の剥離、その他を含む。欠陥６２８は、パッチ６２２で捕らえたラム波の伝送パターンの変化を検出することによってモニタすることができる。
【００６６】
ＤＮＰシステムのネットワーク構成は、ラム波ベースの構造ヘルスモニタリングシステムにおいて重要である。ＤＮＰシステム６２０のネットワーク構成において、波線通信経路は、均一に無作為化されているべきである。通信経路の均一性とパッチ６２２間の距離は、ホスト構造６２１内の欠陥６２８の最も小さい検出サイズを決定することができる。適宜のパッチ構成を有する最適ネットワーク構造は、パッチ６２２の数を増やすことなくダメージの同定精度を強化することができる。
【００６７】
パッチ間に波の「クロストーク」経路を作るためのもう一つの構成は、図６Ｃに示すような五角形のネットワークである。図６Ｃは、本教示の別の実施例にかかる五角形ネットワーク構造を有する診断ネットワークパッチシステム６４０を示す図である。システム６４０は、ホスト構造６５２に適用されており；パッチ６４２と；コンピュータ６４６に接続されたブリッジボックス６４４と；送信リンク６５４とを具える。パッチ６４２は、デバイス５０２あるいはセンサ５２２であっても良い。システム６３０にある様に、パッチ６４２は矢印６４８に示すようにラム波を送受信することによって欠陥６５０を検出することができる。
【００６８】
図６Ｄは、本教示の別の実施例にかかるリベット／ボルト連結コンポジットラミネート６６６および６６８に組み込まれた診断ネットワークパッチシステム６６０を示す図である。図６Ｄに示すように、システム６６０は：パッチ６６２と；診断パッチワッシャ６６４であって、各ワッシャが一対のボルトとナットで止められているワッシャとを具える。単純にするために、ブリッジボックスと送信リンクは図６Ｄに示されていない。パッチ６６２は、デバイス５０２あるいはセンサ５２２であっても良い。システム６６０では、パッチ６６２と診断パッチワッシャ６６４は、矢印６７０によって示すようにラム波を送受信することによって欠陥６７２を検出することができる。通常は、欠陥６７２はファスナ用のホール近傍に展開している。診断パッチワッシャ６６４は、図６Ｄに示すように、ストリップネットワーク構成に配置した隣のその他の診断パッチ６６２と通信する。一の実施例では、光ファイバコイルセンサ３３０と３４０を診断パッチワッシャ６６４の位置で使用しても良い。
【００６９】
図６Ｅは、本教示の一の実施例にかかる、接着パッチ６８６で修復することができるコンポジットラミネート６８２に適用した診断ネットワークパッチシステム６８０を示す図である。図６Ｅに示すように、システム６８０は、デバイス５０２またはセンサ５２２であるパッチ６８４を具えている。単純にするために、図６Ｅには、ブリッジボックスと送信リンクは示されていない。システム６８０では、パッチ６８４は、矢印６８７で示すようにラム波を送受信することによって、修復パッチ６８６とコンポジットラミネート６８２の間にある欠陥６８８を検出する。
【００７０】
図６Ｆは、本教示の一の実施例にかかる遠隔診断ネットワークパッチシステムを制御する無線データ通信システム６９０を示す図である。図６Ｆに示すように、システム６９０は：ブリッジボックス６９８と；地上コントロール６９２によって操作することができる地上通信システム６９４を具える。ブリッジボックス６９８は、飛行機６９６などの、拡大した構造ヘルスモニタリングを必要とするホスト構造に実装されている診断ネットワークパッチシステムに接続されている。
【００７１】
ブリッジボックス６９８は、二つの方法で動作する。一の実施例では、ブリッジボックス６９８は信号送信機として動作する。この実施例では、ブリッジボックス６９８は、マイクロミニチュアトランスデューサと、無線信号６９３を介して地上通信システム６９４に構造ヘルスモニタリング情報を送ることができるＲＦ遠隔測定システムのマイクロプロセッサを具える。別の実施例では、ブリッジボックス６９８は、電磁波の受信機として動作する。この実施例では、ブリッジボックス６９８は、無線信号６９３を介して地上通信システム６９４から電力を受けとるためのアッセンブリを具えており、受け取った電力は、構造６９６に適用されているＤＮＰシステムを稼動させるのに使用する。このアッセンブリは、刺激電極を有するマイクロ加工シリコン基板と、相補型メタルオキサイド半導体（ＣＭＯＳ）と、バイポーラ電力レギュレーション回経路、ハイブリッドチップコンデンサ、および受信アンテナコイルを具えている。
【００７２】
ブリッジボックス６９８の構造は、ホスト構造６９６の外側層と同様である。一の実施例では、ブリッジボックス６９８は、多層ハニカムサンドイッチ構造を有しており、ここでは、複数のマイクロストリップアンテナが多層ハニカムサンドイッチ構造の外側フェース面に埋め込まれており等角ロードベアリングアンテナとして動作する。多層ハニカムサンドイッチ構造は、ハニカムコアと、ｅ−ガラス／エポキシ、ケブラ／エポキシ、グラファイト／エポキシ、アルミニウムまたはスチールなどの、有機及び／又は無機材料でできた多層誘電ラミネートを具えている。集積マイクロ加工技術が迅速に発達しているので、マイクロストリップアンテナのサイズと製造コストはさらに低くなり、その性能を妥協することなくブリッジボックス６９８の動作／製造コストの節減を図ることができる。
【００７３】
本発明の範囲は、標準的なワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）や、無線構造ヘルスモニタリングシステム用のワイヤレスマークアップ言語の使用に限定されない。モバイルインターネットツールキットを用いて、アプリケーションシステムは、構造状態モニタリングあるいはインフラストラクチュア管理を、ＷＡＰ−イネーブル携帯電話、ＨＴＭＬブラウザ付のポケットＰＣ、あるいはその他のＨＴＭＬ可能なデバイスによって正しくアクセスすることができる安全なサイトを構築することができる。
【００７４】
マイクロホンアレイは、移動するソースの方向を見つけるのに使用することができ、クラスタセンサアレイは、信号の到着時間の違いを測定することでダメージを受けた位置を見つけるのに使用することができる。図７Ａは、本教示の一実施例にかかるストリップネットワーク構造のクラスタセンサを有する診断ネットワークシステム７００を示す図である。図７Ａに示すように、システム７００は、ホスト構造７０２に適用することができ、クラスタ化したセンサ７０４と送信リンク７０６を具える。各クラスタセンサ７０４は、二つのレシーバ７０８と７１２、及び、一のアクチュエータ／レシーバデバイス７１０を具える。各レシーバ７０８及び７１２は、図１Ａ−４Ｄで述べたセンサのうちのひとつであっても良く、アクチュエータ／レシーバデバイス７１０は、図１Ａ−２Ｄと、図４Ａ−Ｄで述べたセンサのうちのひとつであってもよく、ラム波を発生する圧電デバイスを有している。クラスタセンサ７０４のアクチュエータ／レシーバ７１０はラム波を送信し、隣のクラスタセンサ７０４は、３つのエレメント全て、すなわち、アクチュエータ／レシーバデバイス７１０と、レシーバ７０８及び７１２を用いてラム波を受信する。３つのエレメント全てをレシーバとして使用することによって、各クラスタセンサ７０４は、より正確にラム波信号を受信することができる。更に、３つのエレメント間の到着時間の差を測定することによって、欠陥７１４の方向を高精度に位置決めすることができる。
【００７５】
図７Ｂは、本教示の別の実施例にかかる五角形ネットワーク構造におけるクラスタセンサを有する診断ネットワークパッチシステム７２０を示す図である。図７Ｂに示すように、システム７２０は欠陥７３４を検出するためにホスト構造７２２に適用されており、クラスタセンサ７２４と送信リンク７２６を具える。各クラスタセンサ７２４は、クラスタセンサ７０４と同様である。
【００７６】
図８Ａは、本教示の一の実施例にかかる直列接続した光ファイバコイルを有するクラスタセンサ８００を示す図である。クラスタセンサ８００は、図７Ａのクラスタセンサ７０４と同様であり、二つのセンサ８０４、８０８と、アクチュエータ／センサ８０６を具える。この構成では、入力信号は、一端８１０ａからセンサに入力し、他端８１０ｂからの出力信号は、入力信号と３つのセンサ８０４、８０６、８０８の寄与分の合計である。一の実施例では、波長ベースのデマルチプレクス技術を用いて、各センサからの信号を他の信号から分離することができる。
【００７７】
図８Ｂは、本教示の一の実施例にかかる並列接続した光ファイバコイルを有するクラスタセンサ８２０を示す図である。クラスタセンサ８２０は、図７Ａのクラスタセンサ７０４と同様であり、二つのセンサ８２４、８２８と、アクチュエータ／センサ８２６を具える。この構成では、入力信号は、３つの端部８３０ａ、８３２ａ、８３４ａから３つのセンサにそれぞれ入力し、他端８３０ｂ、８３２ｂ、８３４ｂからの出力信号は、それぞれ、入力信号と３つのセンサ８２４、８２６、８２８の寄与分の合計である。
【００７８】
図８Ａ−Ｂでは、センサ８０４、８０８、８２４及び８２８は、光ファイバコイルセンサ３０８として記載されている。しかしながら、当業者には、各センサ８０４、８０８、８２４及び８２８が図１Ａ―Ｄに記載されているセンサの一つであってもよく、ミドルセンサ８０６、８２６は各々、図１Ａ−２Ｄ、図４Ａ−Ｄに記載されているセンサの一つであり、ラム波を発生する圧電デバイスを具えていることは自明である。また、クラスタセンサ８００および８２０は、図１Ｇに示されているのと同様に、コンポジットラミネート内に組み込まれていても良い。
【００７９】
図９は、本教示の一の実施例にかかるアクチュエータとセンサ信号のプロット９００を示す図である。ラム波を発生するために、アクチュエータ信号９０４は、パッチセンサ１００などのアクチュエータに送られる。アクチュエータ信号９０４は、波形の中央で振幅が最も大きいいくつかのウエーブピークを有するトーンバースト信号であり、周波数帯域幅が狭いスペクトラムエネルギィを有する。アクチュエータ信号９０４は、様々な波形にハニング関数を用いて設計することができ、中心周波数は０．０１ＭＨｚから１．０ＭＨｚ以内である。アクチュエータがアクチュエータ信号９０４を受信するとき、特定の励起周波数を有するラム波を発生する。
【００８０】
信号９１２ａ−ｎは、センサが受信したセンサ信号を表している。図からわかるように、各信号９１２は、信号抽出窓（あるいは、同等のエンベロープ）９２０、９２２、９２４によってそれぞれ分離されたウエーブパケット９２６、９２８、９３０を有している。これらのウェーブパケット９２６、９２８、９３０は、センサの位置における分散モードによって異なる周波数を有する。信号を分離する窓９１６を適用して、各センサ信号からラム波信号を認識する。ウエーブパケット９２６、９２８、９３０は、基本対称モードＳ０と、反射モードＳ０_ｒｅｆと、基本非対称モードＡ０に、それぞれ対応する。反射モードＳ０_ｒｅｆは、ホスト構造の境界からのラム波の反射を表す。基本シヤーモードＳ０’と、その他のより高次のモードが観察できる。しかしながら、単純にするために、これらは図９には示していない。
【００８１】
センサ信号９１２の部分９１４は、トーンバーストアクチュエータ信号９０４による電気ノイズである。センサ信号９１２の残りの部分から部分９１４を分離するために、活性化期間中に遅れを生じたシグモイド関数である、マスキング窓９１８を、スレッシュホールド機能としてセンサ信号９１２に適用することができる。各センサ信号の時間履歴に沿ったエンベロープ窓９２０、９２２、及び９２４は、センサ信号９１２からウエーブパケット９２６、９２８、９３０を抽出するのに使用できる。ウエーブパケット９２６、９２８、９３０はセンサ信号９１２のセンサ部分である。エンベロープ窓９２０、９２２，９２４はセンサ信号９１２のピークと谷を検索する山登り（hill-climbing）アルゴリズムを適用して、時間軸における検索データポイントを補間することによって決定することができる。波信号における各データポイントの大きさと位置は、前後方向における波の大きさの比較が、波信号の全てのデータポイントに続くまで、もっとも近い隣のデータポイントの大きさが、現在のデータポイントの大きさより小さい場合は保存される。波信号のエンベロープが得られたら、各エンベロープが、ラム波モードの時間スパンに対応する時間スパンでサブエンベロープ窓９２０、９２２および９２４に分けられる。サブエンベロープ窓９２０、９２２及び９２４を適用して、各測定したセンサ信号９１２の全時間履歴全体に沿って移動させることによって、ウエーブパケット９２６、９２８および９３０の抽出することができる。
【００８２】
ホスト構造へのＤＮＰシステムの適用が完了すると、構造ヘルスモニタリングソフトウエアがＤＮＰシステムの処理を開始する。このモニタリングソフトウエアは、問合せ、処理、分類および予測モジュールを具えている。図１０は、本教示の一の実施例にかかる問合せモジュールの例示的手順を示すフローチャート１０００を示す。問合せモジュールは、ダメージを発見し、インパクトを同定して、ホスト構造の治癒性能および修復−ボーニング−パッチ性能をモニタする。ステップ１００２において、問合せモジュールは、ＤＮＰシステムの診断パッチをサブグループセットに分けて、各サブグループに一のアクチュエータを指定する。各診断パッチは、ちょうど良い時間に一つのポイントでアクチュエータとして機能し、その後同じパッチがセンサとしての機能に切り替わる。図１１Ａは、本教示の一の実施例にかかる問合せモジュールによって分けたサブグループを具えるアクチュエータネットワークアーキテクチュア１１００の一例を示す図である。各アクチュエータ１１０２、１１０４、１１０６および１１０８は、センサとしても機能するので、様々なサブグループの組み合わせをこれらのアクチュエータで作ることができる。矢印１１１０は、アクチュエータ１１０２、１１０４、１１０６および１１０８間のラム波信号の伝達を示す。表１は、各グループが一のアクチュエータを有している、ありうるサブグループを示す。例えば、サブグループ１は、一のアクチュエータＡ１  １１０２と、二つのセンサＡ２  １１０４およびＡ４  １１０８を有している。
2007511741.tif 000003
【００８３】
図１１Ｂは、本教示の別の実施例にかかる問合せモジュールによって分けたサブグループを有するアクチュエータ／センサネットワークアーキテクチュアの別の例を示す図である。図１１Ｂに示すように、４つのサブグループ１１２２、１１２４、１１２６、及び１１２８を、４つのアクチュエータ／センサ１１３２ａ−１１３２ｄと、１３個のセンサ１１３０ａ−１１３０ｍを用いて作ることができる。表２に、図１１Ｂに示すパッチで形成した各サブグループのエレメントを示す。
2007511741.tif 000004
【００８４】
図１１Ｂの１３個のセンサ１１３０ａ−１１３０ｍもアクチュエータとして機能する。しかしながら、各サブグループ中一つのパッチだけがちょうど良い時間に一のポイントでアクチュエータとして動作し、その他のパッチは同期してセンサとして動作する。図１１Ｂに示すように、一のセンサ（ｓ３など）は、一以上のサブグループ（グループ５および６）に属している。図１１Ａ−Ｂにおいては、明確化の目的で４つのアクチュエータ／センサと、１３のセンサのみが示されている。しかしながら、あらゆる数のパッチで本発明を実施できることは当業者には明らかである。
【００８５】
図１１Ａ−Ｂなどに示すような、診断パッチシステムのネットワークアーキテクチュアは、最少数のアクチュエータとセンサでネットワーク全体の性能を最大にするように構成することができる。診断ネットワークは、無向グラフＧ＝（Ｎ，Ｅ）で表すことができる。ここで、ノードＮとエッジＥは、それぞれ、パッチ部位とウエーブ通信経路を表している。グラフＧは、診断ネットワーク通信の関係を表すピクチュアであり、図１１Ａのノードポイント１１０２、１１０４、１１０６、および１１０８は、アクチュエータとセンサセットのエレメントを表し、図１１Ａのエッジ１１１０としての実線は、表１のアクチュエータセットとセンサセットからの関係における順序対を表す。グラフＧは、ノードｉとｊの対ごとの間に少なくとも一の経路がある場合に接続される。ネットワーク経路の均一性のための例示的最適デザインにおいて、以下の表記が定義される：ｎは、ノード数であり；ｘｉｊ∈｛０，１｝は、ノードｉとｊ間の経路を表す決定変数であり；ｘ（＝｛ｘ１２,ｘ１３,…, ｘｎ−１、ｎ｝）は、ネットワーク設計のトポロジカルアーキテクチュアである。Ｒ（ｘ）は、ネットワークデザインの制約条件であり；Ｃｉｊは、ラム波の伝達距離や、他のネットワーク経路が横切っている各ネットワーク経路上の交点数、あるいは励起周波数に対する感度ファクタなどの、ネットワークデザインの費用変数である。診断ネットワークの最適設計は、以下の式で表される。
2007511741.tif 000005
ここで、この最適問題は、制約条件Ｒｍｉｎを満足し、ネットワーク経路の均一性を表す目的関数Ｚ（ｘ）を最小にする変数ｘ（＝｛ｘ１２,ｘ１３,…, ｘｎ−１、ｎ｝）で解決されなければならない。
【００８６】
最適なグループ設計のもう一つの例では、図１１Ｂに示すように、ネットワークサブグループ中の各センサがそのグループの一のアクチュエータに関連している。ネットワークの性能は、各サブグループのアクチュエータとセンサの位置と数に依存する。このパッチのグループレイアウトには、アクチュエータ／センサマトリックスを考えることができる。ここで、マトリックスの各エレメント（ｉ，ｋ）は、ｉ番目のセンサがｋ番目のアクチュエータに関連している場合は１であり、そうでなければ０である。このようなグループデザインでは、変数可能な定義と制約条件に関する以下の割り当てでなる、共通の整数計画法を適用することができる。各アクチュエータは、一つのみのサブグループに割り当てられ、各センサは一またはそれ以上のサブグループに割り当てることができる：ｉ番目のアクチュエータがサブグループｃに割り当てられるとｘｉｃは１であり、そうでなければ０である；ｊ番目のセンサがサブグループｃに割り当てられるとｙｉｃは１であり、そうでなければ０である。二つの制約条件は、
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で表すことができる。ここで、ｋは特定されたサブグループの数であり、ｍ、ｎは、それぞれ、アクチュエータとセンサの数である。
【００８７】
図１０を参照すると、問合せモジュールに実装された遺伝的アルゴリズムが、ステップ１００４においてネットワークと信号経路を設計する。小さな取り外し可能なパッチなどの一またはそれ以上の人工的な欠陥を、ホスト構造に貼り付けて、ダメージをシュミレートする。次いで、各アクチュエータが、一またはそれ以上の区分けされたサブグループ内のセンサに信号を送る。センサによって受信された信号に基づいて、遺伝的アルゴリズムは人工的な欠陥の位置とタイプを正確に検出することができるように、最適ネットワークと、信号経路、およびアクチュエータのシーケンス順を決定する。ホスト構造のジオメトリ形状と材料によって、サブグループセットの決定は通信ネットワーク中のアクチュエータ／センサ数を調整するステップを含んでいていも良い。
【００８８】
ステップ１００６において、ｉ番目のサブグループのアクチュエータが活性化して、中継スイッチアレイモジュール５１２（図５Ａに示す）から、シーケンシャル順に従って、ラム波信号を発生する。次いで、構造状態情報（ＳＣＩ）を搬送する信号が、ステップ１００８において、ｊ番目のサブグループのセンサによって測定される。ここで、ｊ番目のサブグループは、ｉ番目のサブグループを含んでいても良い。ステップ１０１０では、問合せモジュールはベースライン信号からの測定した信号の変位を計算する。ここで、ベースライン信号は、人工的な欠陥が存在しない状態でステップ１００４と１００６を実行することによって得られる。次いで、問合せモジュールは、この変位と測定した信号を、適当な信号データベースデポジトリ（コンピュータ５１４など）に、ステップ１０１２で拡張可能なマーク付け言語（eXtensible Markup Language）(ＸＭＬ)でフォーマットしたドキュメントとして保存する。更に、問合せモジュールは、アクチュエータとセンサの座標を、活性化周波数、アクチュエータとセンサの認識番号、電圧レベル、パッチタイプ、動作欠陥状態を含むセットアップ情報データと共に保存する。その後、問合せモジュールは、ステップ１０１４で問合せプロセスを終了する。
【００８９】
問合せモジュールは、別々の励起周波数セットで、ステップ１００６、１００８、１０１０、および１０１２を実行することができる。ここで、ＤＮＰシステムのアクチュエータは、各励起周波数で活性化して、ラム波を発生する。次いで、処理モジュールが、保存されているセンサ信号を処理して、ある励起周波数で各ネットワーク経路について構造状態指数（ＳＣＩ）を決定する。一対のアクチュエータとセンサ間のネットワーク経路のＳＣＩは、ホスト構造のダメージによって影響される量を意味し、結果として、ホスト構造の内部領域におそらく位置する構造状態の変化の度合いを表す。ＳＣＩは、限定されるものではないが、ラム波モードの到着時間、その時間周波数ドメインに分散されたラム波モードのスペクトルエネルギィ又はセンサ信号のピーク振幅を含む。図１２は、本教示の一実施例にかかるラム波モードの到着時間を同定し決定するための例示的な手順１２００を示す図である。ステップ１２０２では、この処理モジュールは、コンピュータ５１４などの信号データベースデポジトリからセンサ信号データセットをロードする。ここで、各センサ信号データは、一の励起信号で測定される。以後、励起周波数は、ＤＮＰシステムのアクチュエータが活性化して、ラム波を発生する周波数を意味する。保存されているネットワークパッチシステム用のセットアップ情報データをチェックして、ネットワーク経路の数を同定して、適切なアクチュエータとセンサが各ネットワークリンクの経路に割り当てれているかどうかをチェックすることができる。次いで、ステップ１２０４において、処理モジュールは、ロードした各センサ信号データのトレンドを取り除いて、非定常信号成分を除去することができる。次いで、ステップ１２０６では、トレンドをはずした各信号データにマスキングウインド９１８を適用することによってトーンバーストアクチュエータ信号９０４に起因する電気ノイズ９１４が除去される。続いて、ステップ１２０８において、ノイズを除去した信号データに短時間フーリエ変換あるいはウエーブレット変換を実行して、時間軸に沿った励起の中心周波数帯域周辺の時間周波数信号エネルギィ分布を得ることができる。
【００９０】
ステップ１２１０において、処理モジュールが、時間周波数信号エネルギィ分布の全セットを蓄積して、時間周波数平面にマルチ帯域エネルギィ分布を発生する。次いで、ステップ１２１２において、処理モジュールは、時間周波数平面のマルチ帯域エネルギィ分布からリッジ（カーブ）を抽出する。このエネルギィ分布から抽出されたリッジは、各ウエーブモードの軌跡カーブを示しており、周波数軸に沿ったローカル極大点を提供する。リッジの抽出において、極大点の探索は、時間軸中の固定値に付いてなされる。ここでは、分布データ列における最大値をその列を両方向に一ステップシフトすることによって与えられる新しい二つの列と比較して、この最大値があらかじめ決められているスレッシュホールドより大きければ保存される。ステップ１２１４では、このリッジのカーブに基づいて、処理モジュールは時間周波数平面上のＳ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モード波（図９の９２６、９２８および９３０）の軌跡を同定する。次いで、処理モジュールは、ステップ１２１６で同定プロセスを終了する。
【００９１】
後述するとおり、ステップ１２１４におけるＳ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モード波の軌跡は、モード波に対して様々な時間スパンの移動エンベロープウインドを指定するために使用することができる。リッジ抽出法は、各モード波の到着時間を正確に決定して、構造の分散カーブ式を要求する代わりに、これらのモード間の位相速度と到着時間の差を正確に計算することができるようにする。なお、本発明の範囲は、時間周波数解析法におけるウエーブレット変換の使用を制限するものではない。
【００９２】
図１３Ａ−Ｂは、本教示の一実施例にかかるＳＣＩ値（あるいは、ダメージ指数値）を計算する例示的手順を示すフローチャート１３００である。ＳＣＩ値を計算するために、処理モジュールは励起周波数セットで測定したセンサ信号データセットを使用することができる。ステップ１３０２で、処理モジュールは、複数のセンサ信号データセットをロードする。ここで、各センサ信号データセットは一の励起周波数で測定され、信号９１２などのデータセットの各センサ信号は、ＤＮＰシステムのネットワーク経路に対応している。次いで、ステップ１３０４において、複数のセンサ信号データセットの一つが選択される。次いで、ステップ１３０６で選択されたセンサ信号データセットからセンサ信号が選択される。ステップ１３０８において、移動平均フィルタを適用することによって選択されたセンサ信号からトレンドを取り去って、マスキング窓９１８（図９に示す）を適用することによって、アクチュエーション部９１４と、受信部９１６に分けられる。ステップ１３１０で、センサ信号は、好ましくはドベシィ（Daubechies）ウエーブレットフィルタ係数を用いたウエーブレット分解フィルタによって、いくつかのサブ帯域ウエーブパケット９２６、９２８および９３０に分解される。サブ帯域ウエーブパケット分解を行うために、ドベシィウエーブレットフィルタ係数用ダイアディックフィルタが設計されて、高および低分解と、高および低再構成フィルタを提供する。分解フィルタは、トレンドを除去した信号をマルチ分解レベルのウエーブレット係数に分解する。次いで、ステップ１３１２で、処理モジュールが、興味のある周波数レンジ内の新しいサブ帯域ウエーブパケットを合成する。ここで、ラム波信号は周波数帯域中のＳ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モード波を含んでいる。合成した信号の周波数レンジは、リッジ抽出法を用いて決定され、各波信号のサブ帯域の変化レンジをカバーして、再構成フィルタで選択されたマルチ分解レベルが、Ｓ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０のウエーブ信号を含む合成信号の帯域に対応している。この合成信号は、次いで、信号分解における再構成フィルタとウエーブレット係数を用いて生成される。次いで、ステップ１３１４において、処理モジュールが信号抽出窓（又は、移動エンベロープ窓）９２０、９２２および９２４を合成ラム波信号に適用して、Ｓ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モード波９２６，９２８および９３０を独立波形として抽出する。Ｓ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モード波９２６、９２８、及び９３０は、各波モードのエンベロープ内に合致している。ステップ１３１６において、処理モジュールは、時間軸における各エンベロープウィンド９２０、９２２、９２４の最大値、中心位置およびスパン幅を決定する。次いで、ステップ１３１８で選択されたセンサ信号のＳＣＩを計算する。一の実施例では、ＳＣＩは、Ｓ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モードの各波のスペクトルエネルギィの変化に基づいている。この実施例では、処理モジュールは、Ｓ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モードの各ウエーブのスペクトルエネルギィを決定する。次いで、処理モジュールはＳ０、Ｓ０_ｒｅｆ、およびＡ０モードのこれらのスペクトルエネルギィの和を計算���て、ベースラインとホスト構造のダメージ状態間の足し合わせたエネルギィの差を決定する。この結果、スペクトルエネルギィの差を、選択されたセンサ信号のＳＣＩ値として使用することができる。代替の実施例では、処理モジュールが、ＳＣＩ値としてのエンベロープウインドの最大値と中心位置の変化を選択する。
【００９３】
更に、診断測定システムが、加速度計、変位トランスデューサ、または歪ゲージなどの伝統的な振動センサを使用する場合、処理モジュールは、固有周波数、減衰比あるいはモード形状などの構造動的パラメータを、複数の振動センサ位置で得た振動信号データセットから計算することができる。処理モジュールは、他の代替の実施例のように、伝統的な振動センサ信号をラム波信号の代わりに使用した場合、ＳＣＩ値として構造動的パラメータの変化を利用することができる。
【００９４】
処理モジュールがＳＣＩデータを全てのネットワーク経路について計算した後に、ベースラインとホスト構造のダメージ状態に対応する二つのセンサ信号のデータセットに含まれていることがある異常センサ信号を除去することができる。この目的のために、処理モジュールは、各センサ信号が確率という意味で信号振幅の適宜の分布を有しているかどうかを評価する。ステップ１３２０で、この処理ステップは、信号振幅についての離散確率密度関数（ＤＰＤＦ：Discrete Probability Density Function）を決定し、振幅分布ｐ（ｘｉ）について、
2007511741.tif 000007
の２次、３次、および４次のモーメントを予測する。これらの振幅分布の予測から、ＤＰＤＦの共分散δ、歪ファクタη、および平面度ファクタκを用いて、ステップ１３２２で、各センサ信号についての定常定数αを決定する。定常性ファクタは、これらのファクタとパワーウエイティングスの積：α＝δ３／２η−２κ３／４で決定することができる。ステップ１３２４では、処理モジュールが、選択されたセンサ信号データセットに含まれるセンサ信号の全てを考慮したか否かをチェックする。決定ステップ１３２４にネガティブな答えが出た場合は、ステップ１３０６に進む。さもなければ、図１３Ｂのステップ１３２６に進む。
【００９５】
ステップ１３２６では、選択されたセンサ信号データセットに含まれるセンサ信号用ＳＣＩの値を含むＳＣＩデータセットの第２のＰＤＦを計算する。次いで、この第２のＰＤＦに基づいて、ステップ１３２８でＳＣＩ分布の３−シグマの外のＳＣＩ値のアウトライアを見つける。ＳＣＩアウトライアの定常定数をチェックすることで、処理モジュールは、ＳＣＩデータセットからのアウトライアのＳＣＩ値を削除してより信頼性の高い構造ヘルスモニタリングを行うことができる。
【００９６】
センサ信号の測定を行う間の周囲温度の変化がラム波のセンサ信号に影響することがあるので、ラム波センサ信号から得たＳＣＩ値は、ベースラインとダメージを受けている構造状態との間の周囲温度の差を補償するよう修正しなければならない。処理モジュールは、ベースラインの測定温度がダメージを受けた構造状態の測定温度と差があるかどうかをチェックする。処理モジュールは、ラム波の温度基準テーブルを準備するようにしてもよい。基準テーブルを設定するためには、ベースライン構造の全ネットワーク経路についてＳ０−モードエンベロープの時間スパン幅と最大値を計算し、エンベロープ最大分布中の９５％のネットワーク経路についての時間スパン幅データの平均を決定する。基準テーブルの助けを借りて、処理モジュールは、ベースライン構造信号中の時間−スパン−幅を、ダメージを受けた構造の温度に対応する基準テーブル値の平均比率として温度−調整パラメータを計算することができる。ステップ１３３０で、処理モジュールは、ダメージを受けた構造のＳＣＩデータを温度−調節パラメータでスケーリングすることによって、センサ信号に対する周囲温度の変化の影響を補償する。次いで、処理モジュールは、ステップ１３３２で、拡張可能なマーク付け言語（eXtensible Markup Language）（ＸＭＬ）でフォーマットしたドキュメントとしてＳＣＩデータセットを保存する。次いで、決定ステップ１３３４で、処理モジュールは、各励起周波数についてのＳＣＩデータセットが発生したかどうかをチェックする。決定ステップ１３３４に対してネガティブな回答が出た場合は、ステップ１３０４に進む。さもなければ、ステップ１３３６で処理を中止する。
【００９７】
図１４Ａは、本教示の一の実施例にかかる構造状態あるいはダメージが変化を有する領域を同定するための断層画像を生成する例示的手順を示すフローチャート１４００である。ステップ１４０２では、処理モジュールは、診断パッチ用座標データと、診断パッチによって規定されたネットワーク経路用ＳＣＩ値をロードする。すべてのｉ番目のネットワーク経路ラインについて、ステップ１４０４でネットワーク経路の二分点を、アクチュエータとセンサの座標｛ｘｉａｃｔ，ｙｉａｃｔ｝及び｛ｘｉｓｅｎ，ｙｉｓｅｎ｝から、構造ジオメトリ表面の接線である経路ラインの最小距離の半分として計算する。次いで、ｉ番目のネットワーク経路のＳＣＩ値が、ｉ番目のネットワーク経路の二分点に指定される。次いで、処理モジュールは、ステップ１４０６において、ネットワーク経路の交点を計算する。処理モジュールは、ｉ番目の経路ラインについて、傾きｍｉ＝（ｙｉｓｅｎ−ｙｉａｃｔ）／（ｘｉｓｅｎ−ｘｉａｃｔ）と、その逆数
2007511741.tif 000008
と、定数Ｃｉ＝ｙｉａｃｔ−ｍｉｘｉａｃｔと、
2007511741.tif 000009
を計算する。次いで、処理モジュールは、ｉ番目の経路ラインに交差するその他のｋ番目の経路ラインすべてについて、ｉ番目の経路ライン上の座標｛（Ｃｋ−Ｃｉ）／（ｍｉ−ｍｋ），（ｍｉＣｋ−ｍｋＣｉ）／（ｍｉ−ｍｋ）｝を、
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に合致する傾きｍｉの条件で計算する。ステップ１４０８では、処理モジュールは、ｉ番目とｋ番目のネットワーク経路のＳＣＩ値の積を計算し、新ＳＣＩを各交点に割り当てる。交差がない場合は、指定ＳＣＩは、ｉ番目の経路ラインのＳＣＩ値の半分であり、交点は、二分点と同じである。従って、ネットワーク経路ラインのアクチュエータおよびセンサの座標面のｚ軸データとして考えられるＳＩＣ値が、全ての２分点と交点に割り当てられる。一の実施例では、すべての２分点と交点のＳＣＩデータを拡張可能なマーク付け言語（eXtensible Markup Language）（ＸＭＬ）でフォーマットしたドキュメントとしてＳＣＩデータデポジトリに保存する。
【００９８】
いずれかのｉ番目の経路ラインについて、処理モジュールは、ガウス関数の中央の最大値がその経路のＳＣＩ値になるように、経路ラインの方向に対して法線方向にある面のｚ軸ガウス関数あるいは一般的なベル関数を設定する。ステップ１４１０では、ガウス関数のクロス部分が経路ラインの始点と終点から経路ラインに平行に通るように、ネットワーク経路座標平面に３次元ブロックを作るためにこのｚ軸関数を使用する。実際は、ｉ番目の経路ラインのこの３次元関数は、その他のすべてのｋ番目の経路ラインのその他の３次元関数とオーバーラップすることによって２分される。交差領域におけるＳＣＩ値は、ネットワーク経路座標平面の交差するガウスＳＣＩ関数の積で決定することができる。交差平面における３次元関数の幅は、もっとも短い距離の経路ラインに対するｉ番目の経路のＳＣＩ値の比を掛けたものである、全ての経路ライン中のもっとも短い距離である。処理モジュールは、全てのネットワーク経路を考慮するまで、ネットワーク面のＳＣＩ値を計算し続ける。ステップ１４１２において、処理モジュールは、２分点、交点、および構造の全領域を小さなメッシュエレメントに分けて作ったメッシュグリッドポイント上の３次元ガウス関数のオーバーラッピング点の各々についてＳＣＩデータセットを補間する。この補間において、処理モジュールは、ＳＣＩ値のグリッドデータについて、凸包セットのデローニ三角分割（Delaunay triangulation）を使用することができる。
【００９９】
遺伝的アルゴリズムを適用することによって、処理モジュールは、ホスト構造内のダメージを受けた領域の位置を正確に特定するために、ネットワーク経路の平面にＳＣＩ分布を更に細分する。ステップ１４１４では、処理モジュールは初期の染色体母集団をセットアップし、各染色体を対応するメッシュグリッドポイントの一つに割り当てる。次いで、ステップ１４１６で、処理モジュールは、隣のグリッドポイントのＳＣＩ分布データの相関関係で染色体を評価することによって染色体をランク付けする。ステップ１４１８では、処理モジュールは、最も高い評価が付いた親が最も再生を行いそうであるというようにバイアスされたランダムな選択手順を用いてその母集団の親を選択する。処理モジュールは、子のランダムな突然変異の可能性が起きるようないくつかの親の組み合わせから子を再生することができる。次いで、ステップ１４２０において、親の染色体が子の染色体に置き換えられる。ステップ１４２２で完全に新しい母集団が作られるまで、ステップ１４１６−１４２０が数代にわたって繰り返される。ここで、子供が評価され、親の母集団全体が置き換わって、親自体になる。次いで、ステップ１４２４において、処理モジュールは、グリッドポイント上に細分化されたＳＣＩ分布を、染色体の最終母集団の合成と共に得ることができる。
【０１００】
最終染色体に対応するメッシュグリッドポイント上のＳＣＩ分布は、ホスト構造の構造状態における変化の度合いを表す。ホスト構造内で構造状態の変化あるいはダメージに変化が生じるかもしれない領域は、細分化されたＳＣＩ分布から正確に同定することができる。ステップ１４２６では、ホスト構造の構造状態あるいはダメージの同定のために、処理モジュールは補間したＳＣＩ分布を用いて遺伝的ベースの断層画像を提供することができる。また、励起周波数セットでステップ１４０２−１４２６を繰り返すことによって、断層画像セットを得ることができる。
【０１０１】
図１４Ｂは、本教示の別の実施例にかかる構造状態またはダメージに変化がある領域を同定するための断層画像を生成する例示的手順を示すフローチャート１４３０である。ステップ１４３２で、処理モジュールは、Ｓ０モードなどの、ラム波モードの到着時間データセットをロードする。上述したとおり、ラム波モードの到着時間は、ＳＣＩとして使用することができる。ステップ１２１２で抽出したリッジカーブを用いて、処理モジュールはラム波モード間の到着時間の差を全てのネットワーク経路について正確に決定することができる。次いで、ステップ１４３４で、従来の代数的再構成技術を、ホスト構造上のダメージをグローバルに検査するために、ロードした到着時間データセットに適用することができる。次いで、ステップ１４３６において再構成した到着時間データに基づいて、ホスト構造の全領域の断層画像が生成される。一の実施例では、ステップ１４３２−１４３６を繰り返して、全領域の断層画像セットを生成するようにしている。ここで、各断層画像は、異なる励起周波数で測定した到着時間データセットに基づいている。断層画像セットを重ね合わせることによって、全領域のハイパースペクトル断層キューブを得ることができる。
【０１０２】
処理モジュールは、同時反復再構成技術を用いて、ホスト構造の疑わしい領域の欠陥特性を探査することもできる。ステップ１４３８において、ネットワーク経路を再配置して、疑わしい領域に焦点を当てる。次いで、ステップ１４４０で、処理モジュールは、ロードした到着時間データセットに同時反復再構成技術を適用して、疑わしい領域の欠陥特性を調査する。次いで、再構成したデータセットに基づいて、ステップ１４４２で疑わしい領域の断層画像を生成する。一の実施例では、ステップ１４３２−１４４２を繰り返して、疑わしい領域の断層画像セットを生成する。ここで、各断層画像は、異なる励起周波数で測定した到着時間データセットに基づいている。断層画像セットを重ね合わせることによって、全領域のハイパースペクトル断層キューブを得ることができる。
【０１０３】
別の実施例では、センサ信号の短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）のためのリッジ抽出法を組み込んだネットワーク経路の到着時間データセット上の遺伝ベースの分布を用いてＳＣＩ分布を決定し、断層画像を生成するようにしている。この実施例では、断層画像はステップ１４３６あるいは１４４２の画像とは異なる。ラム波の到着時間データセットについてのリッジ抽出法および遺伝ベースの分布は、公知の分散オペレータ固有関数ベースの断層画像技術を使用することができる。
【０１０４】
処理モジュールがカラー断層画像を表示する場合、カラーレンジを調節して、背景カラーに対する、ダメージを有する「ホットスポット」ゾーンの可視性を強調する。更に、断層画像はカラーマークと点線を有しており、構造ジオメトリの２次元あるいは３次元画像上のアクチュエータ及びセンサの位置と、ネットワーク経路ラインを示すことができる。処理モジュールは、断層データベースデポジトリに断層画像と、カラーレンジとを保存する。図１４Ｃは、ステップ１４２６で得た断層画像１４５０の一例を示す。ここでは、この画像はグレィスケールで表示されている。図からわかるように、領域１４５２はダメージを表示している。
【０１０５】
図１４Ｄは、本教示の一実施例にかかるハイパースペクトル断層キューブ１４６０を示す図である。図１４Ｄに示すように、ハイパースペクトル断層キューブ１４６０は、２次元断層画像１４６２、１４６４、１４６６の層を具えており、ここでは、各画像がある励起周波数で生成されており、ｚ軸がこの励起周波数を表す。単純にするために、３つの層１４６２、１４６４、１４６６のみが図１４Ｄに示されている。しかしながら、ハイパースペクトル断層キューブ１４６０が連続的な励起周波数レンジで発生した画像層を具えていても良いことは、当業者には自明である。
【０１０６】
図１４Ｅは、本発明の一実施例にかかる構造状態の変化を示す３次元ダメージ進化マニホールド１４７０を示す図である。ハイパースペクトル断層キューブ１４６０と同様に、マニホールド１４７０は、ｚ方向に積み重ねた２次元断層画像を具えており、ここで、各画像は、ｚの値に対応する振動反復サイクル数がホスト構造に適用された後に発生する。また、各断層画像において、構造変化を示す部分のみが表示されている。従って、３次元ダメージ進化マニホールド１４７０上のスライスは、構造内の構造状態あるいはダメージの進化状態を表示している。
【０１０７】
図１４Ａのステップ１４１０に示すように、処理モジュールは、ネットワーク経路の交点近くのＳＣＩ値を決定する。ニューロ−ファジィ推論システムを含む分類モジュールも、交点におけるＳＣＩ値を決定する。図１５は、本発明の一実施例にかかるネットワーク経路の交点における構造システム状態指標（ＳＣＩ）分布を提供するューロ−ファジィ推論システムの手順を示す図１５００である。ステップ１４０８で説明したとおり、ネットワーク経路中の各交点は、そのＳＣＩ値と距離を伴う二つの交差経路ラインを有する。交点における構造ＳＣＩ値を得るためには、二つの交差経路ラインの距離が、ニューラルネットワークとコラボレートするファジィｉｆ−ｔｈｅｎルールシステムによって利用される。従って、このエキスパートシステムは、交差する経路のＳＣＩ値の出力を生成することができる。
【０１０８】
ｎ個の交差ポイントＰ１−Ｐｎ１５０２のいずれかについて、二つの交差する経路ライン距離１５０４の各々が、３つのファジイメンバーシップ関数１５０６（Ａ１／Ｂ１、Ａ２／Ｂ２、Ａ３／Ｂ３）に、「ショート」「ミディアム」「ロング」距離として入力される。このメンバーシップ関数について、汎用ベル関数
2007511741.tif 000011
を、調整パラメータ（ａ，ｃ）と共に用いて、構造ディメンションに標準化した経路ライン距離の各入力領域をカバーする。層１５０８では、各ノードはΠのラベルが付いた固定ノードであり、入ってくる信号Ａｉ，Ｂｉ：νｉｋ＝μＡｉ（ｘｋ）μＢｉ（ｘｋ），ｋ＝１，．．．，ｎの積である、出力νｉｋを発生する。各ノードの出力は、あるルールのファイヤリング強度を表す。Ｎのラベルが付いた層１５１０のいずれかのｉ番目のノードは、ｉ番目のルールのファイヤリング強度と全ルールのファイヤリング強度：ｗｉｋ＝νｉｋ／（ν１ｋ＋ν２ｋ＋ν３ｋ），ｉ＝１，２，３の和ｗｉｋとの比を計算し、層１５１０の出力ｗｉｋが正規化したファイヤリング強度になるようにする。更に、層１５１２中の交差する経路におけるステップ１４０８のＳＣＩ値は、多層パーセプション又はニューラルネットワークに入力される。層１５１４では、各モードは、ノード関数ｃｉｋ＝ｆｉｋ（ｓ１ｋ，ｓ２ｋ），ｉ＝１，２，３、ここで、ｃｉｋは、ネットワーク層表示の二次パートである、を採用している。ネットワーク層表示は、ＳＣＩ値ｓｉｋの入力層１５１２を伴う単純なバック伝達多層パーセプションと比較することができる。ここで、ｆｉｋ（ｓ１ｋ，ｓ２ｋ）は、入力としての交差する経路ラインの二つのＳＣＩ値を必要とする。３つのニューロン１５１４全てと一のニューロン１５１６が図１５Ａに示す同じ機能を持っているのであれば、表示されているニューロ−ファジィは、リニアファジィｉｆ−ｔｈｅｎルールを完成するスゲロ（ＴＳＫ）ファジィ推論システムと同じである。エラー距離によるニューラルネットワークリンク上の関連する接続強度あるいは重み付けファクタを調整して、ニューラルネットワークにおける適応を開始する。一の実施例では、シグモイダル関数を帰結層１５１４におけるニューロン関数として用いることができる。別の実施例では、ニューラルネットワーク層は、バック伝達多層パーセプションとラジアルベース関数ネットワークを使用することができる。層１５１６では、帰結層１５１４の出力として、ノードが、ｙｋ＝Σｉｗｉｋｃｉｋ／Σｉｗｉｋのようなすべての入ってくる信号の和を計算して、交点におけるＳＣＩ値を具える出力１５１８を発生する。
【０１０９】
図１５Ｂは、本教示の一実施例にかかる、交点上のＳＣＩ分布から構造のメッシュグリッド（あるいはラティスグリッド）点上のＳＣＩ分布をシミュレートするための、共同ハイブリッドエキスパートシステムの例示的手順を示す図１５１９である。位置及びダメージの広がりについて、公知の情報を伴う構造上の様々なサイズのラバーパッチのアタッチメントなど、人工的なダメージについて、分類モジュールは、ステップ１４１８−１４２６に続いてグリッドポイント上の第１のＳＣＩ染色体ｓｊｐｒｉｏｒである出力１５２８を生成することができる。協調ハイブリッドエキスパートシステムへの入力１５１８がラバーパッチの座標とサイズと共に与えられる交点上のＳＣＩ分布である場合、この協調ハイブリッドエキスパートシステムの最終出力１５４０は、ステップ１５３４、１５３６および１５３８から取り出される適合したＳＣＩ染色体セット１５２４を用いて様々なサイズのラバーパッチについての「ホットスポット」領域のＳＣＩ分布である。更に、図１５Ａに示すようなニューロ−ファジィ推論システムを人工的なダメージの交点とＳＣＩ値１５１８に再度適用することができ、適応させたＳＣＩ染色体ｓｊａｄａｐｔ１５２４を、図１５Ａに示すニューロ−ファジィ推論システムの出力ｙｋａｄａｐｔからステップ１４１８−１４２６を用いて得ることができる。ステップ１５３４において、二つの染色体セット間の差を計算して二乗平均ノルムＥ：
2007511741.tif 000012
を与える。ここで、ｎ×ｍは、グリッドポイントの大きさである。各染色体のフィットネス値は、計算した差：ｆｉｔｎｅｓｓ＝ｅｘｐ（−Ｅ）によってステップ１５３６において決まる。次いで、染色体のクロスオーバと突然変異に対してステップ１５３８での遺伝的操作が実行される。ここで、このモジュールの操作スキームは、従来の遺伝的アルゴリズムを用いることができる。次いで、分類モジュールは、人工的なダメージに最も適合した、グリッドポイント上のＳＣＩ染色体分布１５２４を提供する。これらのＳＣＩ染色体によって、管理されていないニューラルネットワークをステップ１５２６で訓練して、グリッドポイント上のＳＣＩ分布セットをクラスタ化あるいは分類を行うことができる。しかしながら、分類モジュールは、ハイブリッドエキスパートシステムの適合を繰り返すことができ、一方、処理モジュールは、各励起周波数についてＳＣＩ分布を更新する処理を行う。
【０１１０】
分類モジュールは、グリッドポイント上のＳＣＩ分布１５４０からダメージのタイプ（あるいは「ホットスポット」領域）の分類を続ける。図１６Ａは、本教示の一実施例によって、「ホットスポット」領域に適用したガボールジェットを示す図１６００である。図１６に示すように、「ホットスポット」領域１６１０は、グリッドポイント上のバックグラウンドＳＣＩ分布１６０２から認識され、セグメント化される。一般的に、ホットスポット領域１６１０の形状と位置は、励起周波数とネットワーク経路の数によって変わる。また、モニタした構造の物理的特徴とジオメトリの相違点は、ダメージを分類する際の困難性レベルを上げる。本発明の一実施例では、分類モジュールは、多層パーセプション（ＭＬＰ：Multiplayer Perception）あるいはフィードフォワードニューラルネットワークを用いて、構造内の「ホットスポット」領域１６１０のダメージを分類する。分類モジュールは、ガボールウエーブレット特徴１６０６を用いて、後述するようにこれらの特徴をＭＬＰに組み合わせることができる。ガボールウエーブレット特徴１６０６は、異なる方向１６０８とマルチソリューションスケール１６０４を伴うＳＣＩ分布のガボールウエーブレット変換から得ることができる。ガボールウエーブレット関数は、
2007511741.tif 000013
によって規定される。ここで、
2007511741.tif 000014
は、選択した領域へウエーブレットを配置するための位置パラメータであり、（ｕ０、ν０）は、好ましい方向にウエーブレットを方向付ける変調パラメータであり、（α、β）は、スケールドパラメータである。「ガボールジェット」と呼ばれる係数セットによって、分類モジュールは、複数方向についてのガボール積と、所定の「ホットスポット」領域１６１０の解を計算する。各ガボールジェットは、方向と異なるスケールのログオンからなるように、方向の数と解レベルに対応するいくつもの係数を含んでいる。分類モジュールは、各「ホットスポット」領域のいくつかのポイントにおけるガボールジェットセットを計算することによって、ローカルＳＣＩ分布構造を捉えて、入力特徴を得る。
【０１１１】
図１６Ｂは、本教示の一実施例にかかるダメージタイプを分類する多層パーセプション（ＭＬＰ）を示す図１６２０である。図１６Ｂに示すように、ＭＬＰ１６２４は、ガボールジェットを受信するための入力特徴層１６２８、隠れ層１６３０、およびホットスポット１６１０におけるダメージタイプを決定する出力分類層１６３２の、３つの層を含む。出力分類層１６３２のニューロン数は、構造状態のタイプを表すノードであってもよい。
【０１１２】
図１６Ｃは、本教示の一実施例にかかる構造状態を分類する完全に接続したネットワーククラシフィアを示す図１６４０である。図１６Ｃに示すように、ガボールジェット１６４２セットは、３つのホットスポット領域１６４１を含むＳＣＩ分布１６４３を用いて発生する。ＭＬＰ１６４４は、ＭＰＬ１６２４と同様であり、ホットスポット領域１６４１のダメージタイプをカテゴリィＣ０−Ｃ５  １６４６のうちの一つに分類する。単純化のために、３つのホットスポット領域１６４１と６つのカテゴリのみが図１６Ｃに示されている。しかしながら、本発明は、ホットスポット領域とカテゴリの数がいくつであっても実行することができることは、当業者には明らかである。
【０１１３】
図１６Ｄは、本教示の一実施例にかかる構造状態を分類するモジュラネットワーククラシフィアを示す図１６５０である。図１６Ｄに示すように、ＳＣＩ分布１６４３の各ホットスポット領域１６４１についてガボールジェットセット１６５２が生成する。各ＭＬＰ１６５４は、ＭＰＬ１６２４と同じであり、各ホットスポット領域１６４１のダメージタイプを分類する。次いで、ダメージを分類する前にノンリニア変換と混合プロセス１６５５を、ＭＬＰ１６５４からの結果に適用する。構造状態は、構造の異なる状態あるいはダメージで調整されて、出力ノードの最も高い値を取って構造状態タイプの一つにする。
【０１１４】
構造状態あるいはダメージの各タイプについて、診断分類モジュールは、本教示の一実施例にかかる「コードブック」として基準テンプレートをセットアップする。各ダメージタイプについてのコードブックは、図１７Ｂで後に説明するように、ＳＩＣ分布の様々なバージョンの、あるいは、ＳＣＩ分布のウエーブレット変換係数の、クラスタポインタのデータセットである。「ホットスポット」領域の各テンプレートまたはＳＣＩ分布は、Ｋ−ｍｅａｎ法と、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）クラスタリングアルゴリズムによって、クラスタ化される。Ｋ−ｍｅａｎアルゴリズムは、ベクトルｎの集合をｃ個のグループＧｉ，ｉ＝１，．．．，ｃに分けて、各グループのクラスタ中心を見つけて、相違点測定の費用関数が最小になるようにする。このアルゴリズムは、クラス情報を用いることなく、管理されていない学習データクラスタリング法を使用して、いくつかのクラスタを配置する。Ｋ−ｍｅａｎアルゴリズムがグリッドポイント上の「ホットスポット」領域のＳＣＩ分布のクラスタを決定するとすると、管理された学習の第２ステップに移動させていくつかのクラスタセンタを配置する前に、クラスタ化されたデータにラベルが付けられる。管理された学習をおこなう間に、クラスタセンタは、所望の決定ハイパー表面へほぼ正確に戻される。この学習法は、簡単である。まず、入力ベクトルｘに最も近いクラスタ中心ｃを見つける必要がある。次いで、ｘとｃが同じクラスに属していれば、ｃをｘの方へ移動させ、そうでなければ、ｃを入力ベクトルｘから離れる方へ移動させる。このＬＶＱアルゴリズムは、入力ベクトルに最も近い重みベクトルを有する出力ユニットとして入力ベクトルを同じクラスに割り当てることによって入力ベクトルを分類することができる。従って、ＬＶＱネットワークは、ＳＣＩ値の分類情報を用いて、クラスタ中心を微調整し、誤分類の数を最小にすることができる。
【０１１５】
図１７Ａは、本教示の一の実施例にかかるクラスタ化した「コードブック」を展開するＫ−ｍｅａｎ／ＬＶＱアルゴリズムの例示的な手順を示すフローチャート１７００である。分類モジュールは、管理されていない学習データクラスタリング法として、ステップ１７０２を用いて第１のＫ−ｍｅａｎクラスタリング手順を開始する。ここでは、クラスタ中心ｃｉ，ｉ＝１，．．．，ｃは、「ホットスポット」領域上のＳＣＩデータからポイントｃをランダムに選択することによって開始される。ステップ１７０４では、分類モジュールは、
2007511741.tif 000015
によってメンバーシップマトリックスＳを決定する。ここで、二値のメンバーシップマトリックスＳは、ｃ個の、パーティショングループ、Ｇｉ，ｉ＝１，．．．，ｃを規定し、ｘは、ランダムに選択された入力ベクトルである。次いで、分類モジュールは、ステップ１７０６において、費用関数
2007511741.tif 000016
を計算する。ここで、ユークリッド距離は、ＳＣＩベクトルｘｋと対応するクラスタ中心ｃｉとの間の相違点測定として選択される。次いで、ステップ１７０８において、クラスタ中心は、
2007511741.tif 000017
に従って更新され、費用が所定の許容値以下であるかどうかをチェックするべくステップ１７１０の決定を行う。ステップ１７１０の答えがＹＥＳの場合、ステップ１７１４に進む。さもなければ、別の決定ステップ１７１２に進んで、新たに計算した費用が前の費用より少ないかどうかを決定する。ステップ１７１２の答えがＮＯであれば、ステップ１７１４に進む。さもなければ、ステップ１７０４に進む。次いで、分類モジュールは、第２のＬＶＱクラスタリングプロセスを開始して、ステップ１７１４でクラスタの中心を微調整し、誤分類ケースの数を最小にする。ここで、ステップ１７０２−１７０８から得られたクラスタは、投票法によってラベル付けがなされる（すなわち、クラスタ内のマジョリティとしてクラスｉに属するデータポイントを有していれば、クラスタにクラスｉのラベル付けがなされる）。ステップ１７１６において、分類モジュールがトレーニング入力ベクトルｘをランダムに選択して
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が最小になるようなｉを見つける。次いで、ステップ１７１８で、分類モジュールは、ｘｋとｃｉが同じクラスに属している場合は、ｃｉ＝γ（ｘｋ−ｃｉ）によって、さもなければ、ｃｉ＝−γ（ｘｋ−ｃｉ）によって、ｃｉを更新する。ここで、γは学習レートと各反復に伴って低減する正の小さな定数である。ステップ１７２０で、分類モジュールは、グリッドポイント上の「ホットスポット」領域のＳＣＩ分布のＳＣＩクラスタ中心を含むコードブックを生成することができる。
【０１１６】
図１７Ｂは、本教示の一の実施例にかかる図１７Ａのステップによって発生したコードブックを用いてダメージクラシフィアを作るための分類モジュールの例示的手順を示す図である。ダメージは、診断ネットワーク経路のグリッドポイント上の「ホットスポット」領域に位置している。各構造状態についての「ホットスポット」領域のＳＣＩ分布１７３４は、構造状態あるいはダメージについてのコードベクトルの設計に使用される。ここで、各ダメージタイプは、タイプ１７３２の一つに属している。各ＳＣＩ分布１７３４は、活性化周波数で得られる。異なる励起周波数で測定されたネットワーク信号に関して、別のブロックテンプレート１７３８が、「ホットスポット」領域のＳＣＩ分布上の集合１７３４から得られる。コードベクトルは、「ホットスポット」領域のＳＣＩ分布のブロックテンプレートのクラスタセンタセットによって与えられる。次いで、各構造状態あるいはダメージの基準による最適ブロックテンプレートセットを具える分類コードブック１７３８が、活性化周波数を微分することによって得られる。活性化周波数を考慮したコードブックベースのクラシフィアを設定するためには、周波数多層パーセプション１７４０が、活性化周波数セットに対応するコードブック１７３８のコードベクトルに与えられなければならない。周波数多層パーセプション１７４０からの出力は、ニューラルネットワーク入力層１７４１に入力される。次いで、ニューラルネットワーク入力層１７４１からの出力を用いて、その他の多層パーセプション１７４２が構造状態あるいはダメージ１７４４を分類して、周波数多層パーセプションの出力を合わせる。本発明の一実施例においては、「ホットスポット」領域のＳＣＩ値に代えて、これらのＳＣＩ値のフーリエおよびウエーブレット変換係数を図１７Ａに示すＫ−ｍｅａｎアルゴリズムの入力として用いることができる。本発明の別の実施例では、フィッシャの線形判別分析または固有空間分離変換に組み込まれた主成分分析を、ＳＣＩ分散あるいはウエーブレット変換ＳＣＩ分散についてのＰＣＡベースＬＶＱクラスタリング法に用いて、ダメージタイプに対して感度が高い様々なコードブックを提供することができる。
【０１１７】
構造は、動作／サービス性能および信頼性の面で、老朽化し、ダメージを受け、磨耗し、崩壊する。したがって、構造の寿命はフェーズアウトまで必要な状態の仕上げで始まる様々なステージがあるという全体論的な見方が必要である。あるネットワークパッチシステムが与えられると、そのネットワークパッチシステムの現在の波の伝送は、ダメージが展開する間に様々な時間スケールに従って時系列の構造特性の構造を問うためのことになる。図１８Ａは、動作／サービスにおける構造の３つの進化ドメインと、ネットワークパッチシステムのダイナミクスと、本教示の一実施例にかかるネットワークシステムマトリックスを示す図１８００である。図１８Ａに示すように、構造ダメージの進化を示す低速時間座標τが導入されており、更に、波伝送用の現ネットワークダイナミクスを示す高速時間座標ｎが導入されている。
【０１１８】
寿命が長い高速時間フレームでは、入力活性化および出力検知信号から同定されるブラックボックスモデルとしての診断ネットワークパッチシステムのダイナミックシステムは、外因的入力を伴う自己回帰移動平均（ＡＲＭＡＸ）または状態空間モデルによって記述することができる。ビルトインシステムコンポネントの機能性を問う故障診断システムに組み込むことができるＡＲＭＡＸモデルを用いるよりはむしろ、固定寿命τにおけるネットワークパッチシステムの状態空間ダイナミクスモデルを使用することができる。説明を簡潔にするために非分散ドメインにおいて考慮される状態空間ダイナミックモデルは、ｘτ（ｎ＋１）＝Ａτｘτ（ｎ）＋Ｂτｆ（ｎ）で表すことができる。ここで、状態ベクトルｘτ（ｎ）は、ネットワークシステムの波伝送状態ベクトルであり、ｆ（ｎ）は、ネットワークパッチにおけるアクチュエータの入力力学ベクトルである。Ａτ，Ｂτは、それぞれ、システムマトリックスと入力マトリックスである。全ネットワーク経路でラム波を発生するための励起力は、寿命τｅの間変化しないと考えられる。ネットワークセンサの測定式は、ｙτ（ｎ）＝Ｃτｘτ（ｎ）で表される。ここで、ｙτ（ｎ）はセンサ信号ベクトルであり、Ｃτはシステム観察マトリックスである。診断ネットワークパッチシステムのシステムマトリックスΣτ（＝[Ａτ，Ｂτ，Ｃτ]）は、高速時間座標から独立していると考えることができる。
【０１１９】
診断パッチシステムのネットワークダイナミクスをモデリングするには、予測モジュールは、ネットワークパッチで測定したアクチュエータ／センサ信号からダイナミックシステムを再構成するサブスペースシステム同定方法を用いて、システムマトリックスΣτ（＝[Ａτ，Ｂτ，Ｃτ]）を計算する。全体が引用としてここに含まれているKim et al.の”Estimation of normal mode and other system parameters of composite laminated plates” Composite Structures, 2001と、Kim et al.の”Structural dynamic system reconstruction method for vibrating structures”, Transaction of DSMC, ASME, 2003に記載されている手順を用いて、本センサでのネットワークシステムの複数入力及び出力を用いた再構成ダイナミックシステムモデルを作ることができる。
【０１２０】
モニタリングと診断用の基本量は、時系列システムから測定されるセンサ信号に含まれる兆候である。構造状態の変化あるいは構造のダメージは、本質的に、波の伝送の変化、あるいは複数のセンサとアクチュエータのネットワークを含む構造システムのダイナミック特性を表示している。システムマトリックスΣτは、構造状態の変化に対して観察可能であり感度が高く、兆候として考えることができる。兆候としてのシステムマトリックスは、好適なダメージに関連したダイナミック特性のひとつであると考えられる。これは、例えば、構造のダメージ／インパクト／エイジングについての感度量として構造状態の変化を表す固有周波数、減衰比、振動モードの形状である。従って、診断ネットワーク経路の構造状態指数Ｉ（τ）は、寿命：Ｉ（τ）＝ｆ（Στ）におけるシステムマトリックスΣτの変数を伴う非直線関数によって表すことができる。同様のアプローチ例を、Kimによる”Damage identification using reconstructed residual frequency response functions”, Journal of Sound and Vibration, 2003、および、Kim et al.による”Bending rigidity and natural frequency of debonded honeycomb sandwich beams”, Composite Structures, 2002、およびMoon et al.による”Natural frequency reduction model for matrix-dominated fatigue damage in composite laminates”, Composite Structures, 2003に見ることができる。これらは、引用によって、ここに全体的に含まれている。
【０１２１】
ダメージ進化ドメインにおける近い将来の構造状態を決定するために、予測モジュールは、ホスト構造のダメージ／インパクトに関連する一時的症状としてシステムマトリックスの現在のトレンドを使用することができる。この一時的症状が悪化のサインを示している場合は、時間τで増加しているダメージ／インパクトに関連する症状の変化によって例示されるように、予測モジュールは、構造の残りの寿命スパンに対する「ホットスポット」領域の行動を予測して、早期の警告をトリガする。この結果、構造上のラム波伝送ネットワークダイナミクスによって生成されたシステムマトリックスΣτの将来のトレンドが、構造ダメージ／インパクト状態の予測を可能とする。将来のシステムマトリックスΣτを予測するには、ＳＣＩベクトルＩ（τ）が非直線特性が高いため、予測モジュールは、シミュレートされたセンサ信号から決定した以前のダイナミック再構成モデルを伴うリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）のトレーニング法を用いることが好ましい。代替の実施例では、フィードフォワードニューラルネットワーク（ＦＥＮ）を使用することができる。カーブ１８０２と１８１０は、ＳＣＩベクトルＩ（τ）とマトリックスΣτの進化をそれぞれ表しており、構造的なデス時間τｅ１８０４まで及ぶ。センサ信号１８０８を測定して、時間τν１８０６における構造状態にアクセスする。
【０１２２】
図１８Ｂは、本教示の一実施例にかかる将来のシステムマトリックスを予測するリカレントニューラルネットワーク１８３０の構造を示す図である。図１８Ｂに示すように、ＲＮＮ１８３０のアーキテクチュアは、４つの入力ノード１８３６と、追加のフィードバック経路ノード１８３８と、４つの隠れノード１８３４と、一の出力ノード１８３２を具える。入力データセットは、分散時間遅れシステムマトリックスシリーズのエレメントセットである。出力層は、将来の第１の時間ステップで予測されているシステムマトリックスエレメントに対応する一のニューロン１８３２でなる。ＲＮＮ１８３０では、現在の出力の活性化状態が、現在の入力と同様に以前の活性化状態の関数である。時間τにおいて、出力ノード（τ＋１における出力信号）は、以前の時間ステップ、τ、τ−１、τ−２，．．．，τ−ｎ、他における隠れノード１８３４の活性化によって計算することができる。従って、トレーニングパターンは、現在のΣτ、以前の３つの時間ラグの値｛Στ−３，Στ−２，Στ−１｝と、追加のフィードバックループ１８４０からのエキストラ入力とを含むであろうし、また、出力
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は一ステップ先の予測値である。このネットワークは、現在および以前のシステムマトリックス値に基づく、次の将来のシステムマトリックスの予測値を提供することができる。シグモイド関数１／（１＋ｅ−ｘ）は、隠れ層および出力層に含まれるノードの活性化関数として使用することができる。このノードは、この活性化関数のレンジで動作し、活性化しているシステムマトリックス内の全エレメントデータは、インターバル[−０．５  ０．５]にスケールされている。ＲＮＮの学習レベルは、ネットワークからの実際の出力と入力セットデータに対応するターゲット出力間の予測エラーによって決定される。このエラーは、実際の出力がターゲット値に合致するまで、重みの調整に使用することができる。予測モジュールにおけるＲＮＮは、トレーニング反復の数が規定の数に達したときに、学習プロセスを完了させ、エラーは受け入れ可能に小さいと判定できる。
【０１２３】
将来のシステムマトリックス
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の状態空間モデルを使用することによって、予測モジュールは、同じアクチュエータ信号の入力から構造の「ホットスポット」領域用の予測センサ信号を展開する。ここで、図９−１８Ｂで説明したように、同定および分類方法を予測センサ信号に適用して、一ステップ先のＳＣＩベクトルＩ（τ＋１）を計算することができる。最後に、予測モジュールは、予測断層画像を表示し、予測断層データベースデポジトリにそれを保存することができる。
【０１２４】
上述したとおり、モニタリングソフトウエアは、問合せ、処理、分類および予測モジュールを具える。これらのアプリケーションモジュールは拡張可能なマーク付け言語（eXtensible Markup Language）（ＸＭＬ）を用いて、処理データ及び／又は画像を構造化照会言語（ＳＱＬ）ベースのデータベースに保存して、構造状態モニタリングシステムのデバイス位置、ネットワーク経路およびパラメータ用の基準及びシステムデータを取り出すことができる。各ＸＭＬフォーマットドキュメントは、構造モニタリングシステムによって作られたデータとタグによって記載することができる。また、各モジュールはＸＭＬドキュメントを構文解析して、他のアプリケーションモジュールへ入力されるデータを読み取ることができる。ＸＭＬドキュメントのタグは、最も外側のノードのルートエレメントと、入れ子ノードのチャイルドエレメントでなり、タグの名前に続く名前／値の対としてあらわされる属性を有している。
【０１２５】
構造ヘルスモニタリングソフトウエアは、ソープ（ＳＯＡＰ：Simple Ojbect Access Protocol）あるいはＲＰＣ（リモートプロシージャコール：Remote Procedure Call）−ＸＭＬを具えていても良い。これらは、構造状態モニタリング用の分散構造計算システムのＳＣＩデータと画像を変換する軽量プロトコルである。分散サーバシステムでは、全てのアプリケーションモジュールは、すべての指導された構造システム用の構造状態情報のＸＭＬフォーマットドキュメント付のオープン標準ＳＯＡＰあるいはＸＭＬ−ＲＰＣを用いて、ネットワークを横切って通信と遠隔的なコンピューティングを行うことができる、ＸＭＬウエブサービスであっても良い。構造ヘルスモニタリング用のＸＭＬウエブサービスを提供するために、アプリケーションモジュールは、共通オブジェクトモジュール（Common Object Module：ＣＯＭ）でコンパイルすることによって全体的に抽出され、マイクロソフト社のＳＯＡＰ Toolkit（登録商標）ソフトウエアなどのＳＯＡＰラッパを適用することによって確保される。アプリケーションモジュールは、ＣＯＭ対象物についてＳＯＡＰプロセスを直接コントロールするために、低レベルのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を使用することができる。
【０１２６】
本発明は、特定の実施例を参照して述べてきたが、前述したものは本発明の好ましい実施例に関するものであり、特許請求の範囲に記載された本発明の精神と範囲から外れない限り、変形を行うことができると介するべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１Ａ】図１Ａは、本教示の一実施例にかかるパッチセンサの上部断面図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、図１Ａに示すパッチセンサの側部断面図である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、図１Ａに示すパッチセンサに用いられる典型的な圧電デバイスの平面図である。
【図１Ｄ】図１Ｄは、図１Ｃに示す典型的な圧電デバイスの側部断面図である。
【図１Ｅ】図１Ｅは、本教示の別の実施例にかかるパッチセンサの上部断面図である。
【図１Ｆ】図１Ｆは、図１Ｅに示すパッチセンサの側部断面図である。
【図１Ｇ】図１Ｇは、図１Ｅに示すパッチセンサを具えるコンポジットラミネートの断面図である。
【図１Ｈ】図１Ｈは、図１Ｅに示すパッチセンサの代替の実施例の側部断面図である。
【図２Ａ】図２Ａは、本教示の一の実施例にかかるハイブリッドパッチセンサの上部断面図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、図２Ａに示すハイブリッドパッチセンサの側部断面図である。
【図２Ｃ】図２Ｃは、本教示の別の実施例にかかるハイブリッドパッチセンサの上部断面図である。
【図２Ｄ】図２Ｄは、図２Ｃに示すハイブリッドパッチセンサの側部断面図である。
【図３Ａ】図３Ａは、本教示の一実施例にかかる光ファイバパッチセンサの上部断面図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、図３Ａの光ファイバパッチセンサの側部断面図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、図３Ａの光ファイバパッチセンサに含まれている光ファイバコイルの上部断面図である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、図３Ｃの光ファイバパッチセンサの代替の実施例の上部断面図である。
【図３Ｅ】図３Ｅは、図３Ｃの光ファイバコイルの代替の実施例の上部断面図である。
【図３Ｆ】図３Ｆは、図３Ｃの光ファイバコイルの代替の実施例の上部断面図である。
【図３Ｇ】図３Ｇは、図３Ｅの光ファイバコイルの代替の実施例の側部断面図である。
【図４Ａ】図４Ａは、本教示の一実施例にかかる診断パッチワッシャの上部断面図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、図４Ａに示す診断パッチワッシャの側部断面図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、本教示の一の実施例にかかる図４Ａの診断パッチワッシャを用いる例示的なボルトジョイント構造を示す図である。
【図４Ｄ】図４Ｄは、本教示の別の実施例にかかる図４Ａの診断パッチワッシャを用いる例示的なボルトジョイント構造を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、本教示の一の実施例にかかるセンサ／アクチュエータを含む問合せシステムを示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、本教示の一の実施例にかかるセンサを含む問合せシステムを示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、本教示の一の実施例にかかるホスト構造に適用した診断ネットワークパッチシステムを示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、本教示の一の実施例にかかるストリップネットワーク構造を有する診断ネットワークパッチシステムを示す図である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、本教示の一の実施例にかかる５角形ネットワーク構造を有する診断ネットワークパッチシステムを示す図である。
【図６Ｄ】図６Ｄは、本教示の一の実施例にかかるリベット／ボルトで連結したコンポジットラミネートに組み込まれた診断ネットワークパッチシステムを示す図である。
【図６Ｅ】図６Ｅは、本教示の別の実施例にかかるボンディングパッチで修復したコンポジットラミネートに組み込まれた診断ネットワークパッチシステムを示す図である。
【図６Ｆ】図６Ｆは、本教示の一の実施例にかかる遠隔診断ネットワークパッチシステムを制御する無線通信システムの実施例を示す図である。
【図７Ａ】図７Ａは、本教示の一実施例にかかるストリップネットワーク構造におけるクラスタセンサを有する診断ネットワークパッチシステムを示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、本教示の別の実施例にかかる五角形のネットワーク構造におけるクラスタセンサを有する診断ネットワークパッチシステムを示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、本教示の一実施例にかかる直列に接続した光ファイバコイルを有するクラスタセンサを示す図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、本教示の別の実施例にかかる並列に接続した光ファイバコイルを有するクラスタセンサを示す図である。
【図９】図９は、本教示の一実施例にかかるアクチュエータ信号とセンサ信号のプロットである。
【図１０】図１０は、本教示の一の実施例にかかる問合せモジュールの例示的手順を示すフローチャートである。
【図１１Ａ】図１１Ａは、本教示の一実施例にかかるサブグループを含む例示的なアクチュエータネットワークアーキテクチュアを示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、本教示の一実施例にかかるアクチュエータ／センサのサブグループをもつネットワークアーキテクチュアを示す図である。
【図１２】図１２は、本教示の一実施例にかかるラム波モードを特定する例示的な手順を示すフローチャートである。
【図１３Ａ】図１３Ａは、本教示の一実施例にかかるＳＣＩ値を計算する例示的手順を示すフローチャートである。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、本教示の一実施例にかかるＳＣＩ値を計算する例示的手順を示すフローチャートである。
【図１４Ａ】図１４Ａは、本教示の一実施例にかかる構造状態あるいはダメージが変化する領域を同定する断層画像を生成する例示的手順を示すフローチャートである。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは、本教示の別の実施例にかかる構造状態あるいはダメージが変化する領域を同定する断層画像を生成する例示的手順を示すフローチャートである。
【図１４Ｃ】図１４Ｃは、図１４Ａの手順によって生成した断層画像を示す図である。
【図１４Ｄ】図１４Ｄは、本教示の一実施例にかかるハイパースペクトル断層キューブを示す図である。
【図１４Ｅ】図１４Ｅは、本教示の一実施例にかかる構造状態の変形例を示す３次元ダメージ進化マニホールドを示す図である。
【図１５Ａ】図１５Ａは、本発明の一教示にかかるネットワーク経路の交差ポイントにおける構造システム状態指標（ＳＣＩ）分布を提供するニューロ−ファジィ推論システムを示す図である。
【図１５Ｂ】図１５Ｂは、本発明の一教示にかかる構造のラティスグリッドポイントにおけるＳＣＩ分布をシミュレーションするための協調ハイブリッドエキスパートシステムの例示的手順を示す図である。
【図１６Ａ】図１６Ａは、本教示の一実施例にかかる「ホットスポット」領域に適用されたガボールジェットを示す図である。
【図１６Ｂ】図１６Ｂは、本教示の一実施例にかかるダメージタイプを分類するための多層認識（ＭＬＰ：Multilayer Perception）を示す図である。
【図１６Ｃ】図１６Ｃは、本教示の一実施例にかかる構造状態を分類する全接続ネットワーククラシフイアを示す図である。
【図１６Ｄ】図１６Ｄは、本教示の一実施例にかかる構造状態を分類するモジュラネットワーククラシフィアを示す図である。
【図１７Ａ】図１７Ａは、本教示の一の実施例にかかるコードブックを作るためのＫ平均（K-mean）／学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）アルゴリズムの例示的な手順を示す図である。
【図１７Ｂ】図１７Ｂは、本教示の一実施例にかかる図１７Ａに示すステップによって生成したコードブックを用いてダメージクラシフィアを構築する分類モジュールの例示的な手順を示す図である。
【図１８Ａ】図１８Ａは、本教示の一実施例にかかる操作／サービス状態の構造、センサネットワークシステムのダイナミクス、およびネットワークシステムマトリックスの３つの進化ドメインを示す図である。
【図１８Ｂ】図１８Ｂは、本教示の一実施例にかかる未来のシステムマトリックスを予測するリカレントニューラルネットワークのアーキテクチュアを表す図である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図１Ｆ】
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【図１Ｇ】
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【図１Ｈ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図３Ｆ】
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【図３Ｇ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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【図１４Ｄ】
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【図１４Ｅ】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１６Ｃ】
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【図１６Ｄ】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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