Detecção de dano em estruturas baseada em técnicas de aprendizado híbrido - Nunes, Lorena Andrade (2020)
As estruturas de engenharia estão frequentemente sujeitas a alterações em suas propriedades dinâmicas por conta de diversos fatores, tais como a deterioração da construção devido ao tempo de uso, a falta de manutenção, os efeitos ambientais e operacionais adversos, os carregamentos inesperados, os procedimentos de reforço estrutural, entre outros. Na maioria dos casos, essas modificações podem estar associadas a danos estruturais. O monitoramento contínuo do comportamento dinâmico de uma estrutura possibilita a investigação e a análise de alterações com o objetivo de assegurar sua integridade, garantindo maior conforto e segurança aos usuários, além de possibilitar ações mais eficazes de reparo e manutenção, impactando diretamente na redução dos custos operacionais. Para tanto, sistemas de monitoramento devem dispor de ferramentas computacionais aptas a avaliar as informações adquiridas em tempo real e continuamente. Nesta dissertação, uma nova abordagem baseada na análise direta de medições de aceleração para detectar danos e modificações estruturais utilizando técnicas de inteligência computacional é apresentada. A abordagem consiste na utilização em conjunto de métodos de classificação supervisionados (RNA) e não supervisionados (k-means) para a construção de um classificador híbrido. O objetivo é detectar não apenas estados de dano já conhecidos, mas também estados estruturais que ainda não foram identificados. A ideia é permitir, dessa forma, o monitoramento da integridade estrutural em tempo real, provendo respostas de forma automática e contínua, baseando-se apenas em testes vibracionais ambientes com a estrutura em operação. Para atestar a robustez dessa abordagem, dados oriundos de simulações numéricas e de ensaios experimentais realizados em laboratório e in situ são utilizados. Os resultados obtidos demonstram desempenho promissor da metodologia proposta.