Diagnóstico de falhas em estruturas isotrópicas utilizando sistemas imunológicos artificiais com seleção negativa e clonal

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Oliveira, Daniela Cabral de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Monitoramento de integridade estrutural; Estruturas isotrópicas; Sistemas imunológicos artificiais; Algoritmo de seleção negativa; Algoritmo de seleção clonal; Structural health monitoring; Isotropic structures; Artificial immune systems; Negative selection algorithm; Clonal selection algorithm
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/182151

Este trabalho é dedicado ao desenvolvimento de uma metodologia baseada no monitoramento da integridade estrutural em aeronaves com foco em técnicas de computação inteligente, tendo como intuito detectar, localizar e quantificar falhas estruturais utilizando os sistemas imunológicos artificiais (SIA). Este conceito permite compor o sistema de diagnóstico apto a aprender continuamente, contemplando distintas situações de danos, sem a necessidade de reiniciar o processo de aprendizado. Neste cenário, foi empregado dois algoritmos imunológicos artificiais, sendo o algoritmo de seleção negativa, responsável pelo processo de reconhecimento de padrões, e o algoritmo de seleção clonal responsável pelo processo de aprendizado continuado. Também foi possível quantificar o grau de influência do dano para as cinco situações de danos. Para avaliar a metodologia foi montada uma bancada experimental com transdutores piezelétricos que funcionam como sensor e atuador em configurações experimentais, que podem ser anexadas à estrutura para produzir ou coletar ondas numa placa de alumínio (representando a asa do avião), sendo coletados sinais na situação normal e em cinco situações distintas de danos. Os resultados demonstraram robustez e precisão da nova metodologia proposta.