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Investigadores/as Institucionales

Del-Río-Velilla, DanielAutor (correspondencia)Pedraza, AndrésAutor o CoautorFernandez-Lopez, AntonioAutor o Coautor

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1 de septiembre de 2024
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Impact localization in composite structures with Deep Neural Networks

Publicado en: STRUCTURAL HEALTH MONITORING-AN INTERNATIONAL JOURNAL. 24 (6): 3907-3920 - 2025-11-01 24(6), DOI: 10.1177/14759217241270946

Autores:

del-Rio-Velilla, Daniel; Pedraza, Andres; Fernandez-Lopez, Antonio
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This research looks at the application of Deep Neural Networks (DNNs) for low-energy impact localization in composite structures, a key aspect of structural health monitoring in the aerospace sector. The methodology used in this study involves the generation of a consistent impact dataset using an autonomous impact machine, followed by meticulous data processing. The training of the DNN models was focused on minimizing the Euclidean distance between the predicted and actual impact positions employing custom loss functions. This study yielded several significant findings. First, it confirmed the feasibility of using DNNs for effective impact localization in complex composite structures, although with varying degrees of accuracy across different impact locations but with an average error of the same order as the labeling error. Second, it was observed that the performance of the models was considerably influenced by structural features, such as the presence of stringers and the placement of sensors. The architecture demonstrated consistent performance across multiple trained models, indicating their robustness and potential for generalization. The implications of these findings for structural health monitoring are substantial, suggesting that DNNs can be a valuable tool for early damage detection in composite structures.
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Palabras clave

Aerospace sectorsArtificial intelligencArtificial intelligenceCfrpComposite structuresComposites structuresDamageDeep neural networkFatiguHealth monitoringImpact locationImpact locationsImpact machinesLocalisationLocation estimationLow-energy impactNeural-networksShmStringersStructural health

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista STRUCTURAL HEALTH MONITORING-AN INTERNATIONAL JOURNAL debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 16/179, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering, Multidisciplinary. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • WoS: 1
  • Scopus: 2
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Impacto y visibilidad social

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/93411/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 37
  • Descargas: 17
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (RIO VELILLA, DANIEL DEL) y Último Autor (FERNANDEZ LOPEZ, ANTONIO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido RIO VELILLA, DANIEL DEL.

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Reconocimientos ligados al ítem

The author(s) disclosed receipt of the following financial sup-port for the research, authorship, and/or publication of this article: This project has received funding from the National Research Program Retos de la Sociedad under the Project STARGATE: Desarrollo de un sistema de monitorizacio nestructural basado en un microinterrogador y redes neuronales (reference PID2019-105293RB-C21).
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