Transverse Load Discrimination in Long-Period Fiber Grating via Artificial Neural Network
Publicado em Journal of Microwaves, Optoelectronics and Electromagnetic Applications, 2020
O problema
As grades de fibra de longo período (LPGs) são dispositivos versáteis que podem ser usados para medir uma variedade de parâmetros físicos, incluindo deformação. No entanto, a resposta de uma LPG à carga transversal pode ser complexa e não linear, dificultando a determinação da intensidade e do ângulo da carga aplicada.
Abordagem utilizada
Para resolver este problema, propomos o uso de uma rede neural artificial (ANN) para analisar o espectro de transmissão de uma LPG e determinar a intensidade e o ângulo da carga transversal. A ANN é treinada em um conjunto de dados de espectros de LPG medidos sob diferentes condições de carga, incluindo intensidade e ângulo.
Resultados
Os resultados mostram que a ANN pode prever com precisão a intensidade e o ângulo da carga, com um coeficiente de determinação (R2) superior a 90% para ambos os parâmetros. Isso indica que a ANN é uma ferramenta eficaz para analisar a resposta complexa de uma LPG à carga transversal.
Perspectivas
Acreditamos que esta abordagem pode ser usada para desenvolver sensores de LPG mais robustos e precisos para uma variedade de aplicações, incluindo monitoramento de saúde estrutural e detecção de força.
Citação recomendada: F. Barino, F. Delgado, A. Santos, "Transverse Load Discrimination in Long-Period Fiber Grating via Artificial Neural Network." Journal of Microwaves, Optoelectronics and Electromagnetic Applications, 2020.