Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Dalcin, Matheus Júnior Silveira
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| Orientador(a): |
Barbosa, Flávio de Souza
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| Banca de defesa: |
Carvalho, Graciela Nora Doz de
,
Neves, Francisco de Assis das |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil (PEC)
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| Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18104
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Resumo: |
O monitoramento contínuo da integridade estrutural tem se destacado devido a recentes incidentes que evidenciam a importância de se garantir a segurança e prever o comportamento dinâmico das estruturas. De forma geral, esse monitoramento é realizado por meio de sensores acoplados às estruturas analisadas, que fornecem dados para algoritmos específicos capazes de identificar o estado da integridade das mesmas. Nesse contexto, o presente trabalho tem como foco a aplicação de tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial, com ênfase em autocodificadores convolucionais, para avaliar a integridade das estruturas por meio da análise dos dados coletados. Para tanto, quatro estratégias de análise baseadas nos erros de reconstrução dos sinais dinâmicos e na distância de Mahalanobis dos espaços latentes, obtidos por modelos fundamentados em autocodificadores convolucionais, são utilizadas. A metodologia proposta foi validada por meio de dois conjuntos de dados. O primeiro conjunto, um pórtico biengastado, testado no Laboratório de Sinais e Imagens da Universidade de Juiz de Fora, representa uma estrutura com cenários de danos controlados. Por outro lado, a segunda aplicação, a ponte Z-24, representa uma estrutura real sujeita a variações de fatores externos. Os resultados obtidos evidenciaram a eficácia das estratégias em ambientes controlados e estruturas reais, uma vez que, em ambos os casos, foi possível se detectar alterações estruturais de modo satisfatório, indicando que a abordagem via CAE pode ser eficaz em estruturas reais. |
