Detecção de dano estrutural em estruturas planas utilizando redes neurais
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Aliado a isso, a possível degradação estrutural de construções antigas tem gerado um crescimento no desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de monitoramento de integridade estrutural, em especial ferramentas que fazem uso das propriedades dinâmicas das estruturas (frequências naturais e modos de vibração), visto que estas sofrem alterações quando há mudanças nas propriedades físicas da estrutura. Neste sentido, métodos capazes de identificar alterações nas propriedades dinâmicas e utilizá-las para localizar e quantificar possíveis danos estruturais tornam-se de suma importância para o bom funcionamento de um sistema de monitoramento de integridade estrutural, como é o caso da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Esta é uma técnica matemática que, quando utilizada juntamente com as características dinâmicas, mostra-se capaz de indicar até as menores alterações na integridade de elementos estruturais. Neste contexto, várias RNAs com o algoritmo backpropagation foram testadas utilizando as características dinâmicas obtidas numericamente e experimentalmente de uma viga e três pórticos planos. Tendo em vista as etapas necessárias para o bom funcionamento de uma RNA, para a fase de treinamento foram criados modelos numéricos das estruturas estudadas e suas propriedades dinâmicas foram utilizadas como entrada das redes. Já para a fase de teste, foram utilizados dados provenientes tanto de modelos numéricos quanto de estruturas ensaiadas experimentalmente. Após o processamento, os resultados foram analisados criticamente, permitindo uma avaliação do desempenho das RNAs no que diz respeito à detecção de danos estruturais.As design and construction technologies advance, structures tend to appear more slender, making them more vulnerable to excessive vibration. In addition, the possible structural degradation of old constructions has generated a growth in the development and improvement of structural health monitoring techniques, especially tools that make use of the dynamic properties of the structures (natural frequencies and mode shapes). In this sense, methods capable of identifying changes in the dynamic properties and using them to locate and quantify possible structural damages are essential for the proper functioning of a monitoring system, such as the Artificial Neural Networks (ANNs) technique. This is a mathematical technique that, when used together with the dynamic characteristics, shows itself capable of indicating even the smallest changes in the integrity of structural elements. In this context, several RNAs with the backpropagation algorithm were tested using the dynamical characteristics obtained numerically and experimentally from one beam and three plane frames. Considering the steps necessary for the proper functioning of an ANN, for the training phase, numerical models of the studied structures were created and their dynamic properties were used as inputs to the networks. For the test phase, data from both numerical models and experimentally tested structures were used. After processing the data, the results were analyzed critically, allowing an evaluation of the RNAs performance in order to detect structural damages.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessDetecção de dano estrutural em estruturas planas utilizando redes neuraisStructural damage detection in plane structures using neural networksinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRedes neurais artificiaisPropriedade dinâmicaIdentificação de danosporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2016_RenatoAbreuMaia.pdf2016_RenatoAbreuMaia.pdfapplication/pdf3300148http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/23222/1/2016_RenatoAbreuMaia.pdf7ca98a4c224cbc59743ee2d0c0e212fdMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain780http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/23222/2/license.txt31ab3ab17ae85b16c9c5ae31d71a5d31MD52open access10482/232222023-07-13 16:21:14.494open accessoai:repositorio.unb.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-13T19:21:14Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB) |
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