Machine learning algorithms for damage detection in structures under changing normal conditions

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: SILVA, Moisés Felipe Mello da
• Orientador(a): COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Instituto de Tecnologia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Engenharia de estruturas – Modelos matemáticos; Inteligência artificial; Reconhecimento de padrões; Aprendizado de máquina; Sistemas eletrônicos de medida e de controle
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/8993

Estruturas de engenharia têm desempenhado um papel importante para o desenvolvimento das sociedades no decorrer dos anos. A adequada gerência e manutenção de tais estruturas requer abordagens automatizadas para o monitoramento de integridade estrutural (SHM) no intuito de analisar a real condição dessas estruturas. Infelizmente, variações normais na dinâmica estrutural, causadas por efeitos operacionais e ambientais, podem ocultar a existência de um dano. Em SHM, normalização de dados é frequentemente referido como o processo de filtragem dos efeitos normais com objetivo de permitir uma avaliação adequada da integridade estrutural. Neste contexto, as abordagens baseadas em análise de componentes principais e agrupamento de dados têm sido empregadas com sucesso na modelagem dessas condições variadas, ainda que efeitos normais severos imponham alto grau de dificuldade para a detecção de danos. Contudo, essas abordagens tradicionais possuem limitações sérias quanto ao seu emprego em campanhas reais de monitoramento, principalmente devido as restrições existentes quanto a distribuição dos dados e a definição de parâmetros, bem como os diversos problemas relacionados a normalização dos efeitos normais. Este trabalho objetiva aplicar redes neurais de aprendizado profundo e propor um novo método de agrupamento aglomerativo para a normalização de dados e detecção de danos com o objetivo de superar as limitações impostas pelos métodos tradicionais. No contexto das redes neurais profundas, o emprego de novos métodos de treinamento permite alcançar modelos com maior poder de generalização. Em contrapartida, o novo algoritmo de agrupamento não requer qualquer parâmetro de entrada e não realiza asserções quanto a distribuição dos dados, permitindo um amplo dominínio de aplicações. A superioridade das abordagens propostas sobre as disponíveis na literatura é atestada utilizando conjuntos de dados oriundos de dois sistemas de monitoramento instalados em duas pontes distintas: a ponte Z-24 e a ponte Tamar. Ambas as técnicas revelaram um melhor desempenho de normalização dos dados e classificação do que os métodos tradicionais, em termos de falsas-positivas e falsas-negativas indicações de dano, o que sugere a aplicabilidade dos métodos em cenários reais de monitoramento de integridade estrutural.