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Turbine Blade Flaw Detection

Es importante caracterizar los modos de fallo para mejorar la fiabilidad de los materiales compuestos que forman parte de los subsistemas de aviones o turbinas eólicas.
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El éxito en muchos proyectos del sector aeroespacial y de las energías renovables en los que se usan materiales compuestos depende en parte de la fiabilidad de estos materiales. Una fiabilidad baja implica unos mayores costes de operación y mantenimiento y una reducción del tiempo de vida del activo en cuestión. Para mejorar la fiabilidad de los materiales compuestos que forman parte, por ejemplo, de los subsistemas de aeronaves o turbinas eólicas es importante caracterizar sus modos de fallo.

El uso de los equipos de adquisición de datos de Emisión Acústica junto con el software NOESIS de MISTRAS permite usar redes neuronales y herramientas de reconocimiento de patrones para el análisis avanzado de las señales de Emisión Acústica. Esta herramienta permite separar el conjunto de datos adquiridos en distintas clases según el mecanismo de fallo que genera esas emisiones (grietas en la matriz, rotura de fibras, desprendimiento de fibras, delaminaciones, etc.).

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