@Article{, title={Vibration Based - Crack Detection in Simplified Wind Turbine Blades Using Artificial Neural Networks أستخدام أساسيات ألأهتزازات في الكشف عن الشقوق في شفرات توربين الرياح بتقنية الشبكات العصبيه الأصطناعيه}, author={Mauwafak A. Tawfik and Mohammed I. Abu-Tabikh and Farouk O. Hamdoon}, journal={Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا}, volume={32}, number={8 Part (A) Engineering}, pages={2056-2069}, year={2014}, abstract={Wind turbine blades are complicated components for inspection by non-destructive techniques because they are multi-layered, have variable thickness and are made of anisotropic materials. This paper proposes the use of Artificial Neural Networks (ANN) for the detection of crack location and crack depth in wind turbine blades. Wind turbine blade is approximated by a laminated composite, cantilever tapered beam with a transverse open surface crack. The natural frequencies which are influenced by crack specifications are obtained by a Finite Element Method (FEM) via ANSYS software. Experimental setup has been developed to validate the results obtained from the finite element software ANSYS. The numerical data obtained from (FEM) are then used to train a feed-forward back propagation neural network using Matlab environment. The input parameters to the neural network are the first three relative natural frequencies, while the output parameters are the relative crack depth and relative crack location. Simulations are carried out to test the performance and the accuracy of the trained network by comparing the results for the crack depth and crack location obtained from (ANN) with those obtained from (FEM). The simulation results show that the proposed Artificial Neural Network can precisely detect the crack location and crack depth.

أن أستخدام التقنيات اللاأتلافيه لفحص شفرات توربينات الرياح يعد معقدا للغايه لكون هذه الشفرات متعددة الطبقات ، ولها سمك متغير ومصنوعه من مواد ذات خواص متباينه. يقترح البحث الحالي استخدام الشبكات العصبيه الأصطناعيه في الكشف عن موقع وحجم الشقوق في شفرات توربينات الرياح . تم في هذا البحث تمثيل الشفره بعتبه كابوليه مستدقه ومصنوعه من مواد متراكبه متعددة الطبقات و تحتوي على شق عرضي مفتوح . تم الحصول على الترددات الطبيعيه للشفره التي تتأثر بطبيعة الشق من خلال طريقة العناصر المحدده باستخدام البرنامج ANSYS)) والتي تم التحقق من صحتها عمليا .وتم أستخدام البيانات العدديه المستحصله من طريقة العناصر المحدده في تدريب الشبكه العصبيه ذات التغذيه الأماميه من خلال بيئة الماتلاب. ان متغيرات الأدخال للشبكه العصبيه هي أول ثلاث ترددات طبيعيه للشفره بيمنا تكون مخرجات الشبكه العصبيه هي الموقع والعمق النسبي للشق المناظره لتلك الترددات المدخله. تم تنفيذ عملية محاكاة لأختبار أداء ودقة الشبكه العصبيه المقترحه من خلال مقارنة النتائج المستحصله من الشبكه العصبيه مع تلك المستحصله من خلال طريقة العناصر المحدده.أثبت نتائج المحاكاة بأن الشبكه العصبيه الأصطناعيه المقترحه قادره على كشف موقع وعمق الشق بدقه عاليه.} }