Damage quantification using Polynomial Chaos-Kriging

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Pavlack, Bruna Silveira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Monitoramento da saúde estrutural; Estruturas de material compósito; Propagação de incertezas; Detecção de dano; Quantificação de dano; Metódo Polinômio de Caos-Krigagem; Análise de sensibilidade; Índices de Sobol; Structural health monitoring; Composite structures; Propagation of uncertainties; Damage detection; Damage quantification; Polynomial Chaos-Kriging method; Sensitivity analysis; Sobol’ indices
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/235892

Cada vez mais a sociedade almeja pela geração de energia limpa e acessível. Uma alternativa para isso é a energia proveniente dos ventos, a energia eólica. Neste sentido, há um aumento no número de parques eólicos e, consequentemente, um aumento no número de aerogeradores em operação. Devido ao fato dos aerogeradores serem estruturas grandes, sua inspeção visual pode apresentar grandes riscos à vida humana. Neste cenário, é muito importante o desenvolvimento de metodologias de Monitoramento da Saúde Estrutural em aerogeradores, com o intuito de detectar e quantificar danos, e consequentemente evitar falhas e acidentes. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de Monitoramento da Saúde Estrutural, baseada em vibração orientada por dados, para quantificação de danos utilizando um metamodelo obtido a partir do método Polinômio do Caos-Krigagem. A investigação busca quantificar a severidade do dano, descrito por um tipo específico de descolamento em uma pá de turbina eólica de compósito, em função de um índice de dano, levando-se em consideração as incertezas. A pá foi instrumentada com dez acelerômetros na borda superior, dez acelerômetros na borda inferior e um atuador eletromecânico, o qual gera o impacto na estrutura. O metamodelo obtido demonstra ser capaz de capturar a tendência que relaciona os índices de dano e o tamanho do dano nos pontos simulados. Posteriormente, é realizada a análise de sensibilidade global para identificar a influência de cada acelerômetro em um índice de dano global. O método de análise de sensibilidade utilizado é os índices de Sobol. Os resultados obtidos dos índices de Sobol são satisfatórios, pois demonstram que os sensores localizados no caminho do dano possuem maior sensibilidade e influência no índice de dano global. Estudos dessa natureza são fundamentais, pois possibilitam otimizar a localização dos sensores para melhor detecção de danos e contribuir para a redução de custos. Por fim, também é proposta uma metodologia para detecção de danos na pá, por meio de um intervalo de confiança de 95% de um modelo Krigagem obtido a partir da função de transmissibilidade entre dois sensores, na condição saudável. As probabilidades de detecção obtidas para as condições de dano foram satisfatórias.