Análise experimental de tensões utilizando técnicas de visão computacional

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lôbo Vaz de Carvalho, Bruno
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/31486
Resumo: Análises numéricas avançam constantemente na área de engenharia de estruturas. Utilizando as vantagens da computação atual, problemas cada vez mais complicados são modelados de forma simples e rápida, conferindo resultados adequados para o dimensionamento corrente de projetos estruturais. Análises experimentais, entretanto, não obtiveram o mesmo avanço nem mesmo se valeram tanto assim dos benefícios da computação. Aos poucos ganhando espaço na área, a técnica de Correlação de Imagens Digitais tem mostrado excelente desempenho para análise experimental de tensões através da comparação entre imagens em sucessivos estágios de carregamento. Concomitantemente, uma subárea da inteligência artificial, denominada Visão Computacional, é utilizada constantemente em diversas áreas do conhecimento para reconhecimento de padrões em imagens e obtenção de informações importantes a partir delas, como a biometria, por exemplo. Recentemente se percebeu a interdisciplinaridade dessa área com a mecânica de estruturas, através dos trabalhos de Gonzáles (2010 e 2014) utilizando a técnica SIFT combinada a um Método Sem Malha para análises numérico-experimentais. O presente trabalho utilizou algoritmos de visão computacional como o CLAHE, FAST e SIFT para avaliação, juntamente com suavizações através do Método dos Mínimos Quadrados Móveis numa abordagem vetorial, de problemas envolvendo perfis formados a frio do tipo LSF, em crescente na engenharia civil brasileira. Todos as etapas foram programadas em códigos próprios nas linguagens C e C++, dispensando a necessidade de softwares adicionais no processamento ou mesmo no pré-processamento, apenas utilizando o software GID no pós processamento para visualização gráfica do campos de deslocamentos, deformações e tensões. Para validação do código, foram simuladas imagens modificadas artificialmente e ensaiados perfis de seção U enrijecido em aço ASTM A-36 no laboratório de estruturas S. P. Timoshenko da Escola Politécnica da Universidade Federal da Bahia
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Concomitantemente, uma subárea da inteligência artificial, denominada Visão Computacional, é utilizada constantemente em diversas áreas do conhecimento para reconhecimento de padrões em imagens e obtenção de informações importantes a partir delas, como a biometria, por exemplo. Recentemente se percebeu a interdisciplinaridade dessa área com a mecânica de estruturas, através dos trabalhos de Gonzáles (2010 e 2014) utilizando a técnica SIFT combinada a um Método Sem Malha para análises numérico-experimentais. O presente trabalho utilizou algoritmos de visão computacional como o CLAHE, FAST e SIFT para avaliação, juntamente com suavizações através do Método dos Mínimos Quadrados Móveis numa abordagem vetorial, de problemas envolvendo perfis formados a frio do tipo LSF, em crescente na engenharia civil brasileira. Todos as etapas foram programadas em códigos próprios nas linguagens C e C++, dispensando a necessidade de softwares adicionais no processamento ou mesmo no pré-processamento, apenas utilizando o software GID no pós processamento para visualização gráfica do campos de deslocamentos, deformações e tensões. Para validação do código, foram simuladas imagens modificadas artificialmente e ensaiados perfis de seção U enrijecido em aço ASTM A-36 no laboratório de estruturas S. P. Timoshenko da Escola Politécnica da Universidade Federal da BahiaNumerical analyzes are constantly advancing in the field of structural engineering. Using the advantages of today’s computing, increasingly complicated advanced programs are being modelled in a more simply and quickly way, leading to very reliable results for the current sizing of structural designs. Experimental analysis, although, did not achieve the same advance not even worth as much as the benefits of computing. Gradually being known in the field, the Digital Image Correlation technique has shown excellent performance for experimental stress analysis by comparing images at successive loading stages. Concomitantly, a subarea of artificial intelligence, denominated Computer Vision, it is constantly used in various areas of knowledge to recognize patterns in images and obtain important information from them, such as biometrics, for example. Recently was perceived the interdisciplinary of this area with structural mechanics through the work of Gonzáles (2010 and 2014) using the SIFT technique combined with a Meshless Method for numerical-experimental analysis. The present work used computational vision algorithms such as CLAHE, FAST and SIFT for evaluation, coupled with smoothing through Moving Least Squares Method in a vector approach involving problems related to cold formed LSF profiles, which is growing in Brazilian Civil Engineering. All steps were programmed in their own code in the C and C ++ languages, dismissing the need for additional software in processing or even preprocessing, only using the post processing GID software for viewing the stress fields. To validate the code, artificially modified images were simulated and ASTM A-36 reinforced U-section steel profiles were tested in the structural laboratory.FAPESBEngenhariasAnálise experimental de tensõesCorrelação de imagens digitaisVisão computacionalMétodo dos mínimos quadrados móveisEstrutura de aço leve (LSF)Análise experimental de tensões utilizando técnicas de visão computacionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEscola PolitécnicaPrograma de Pós-graduação em Engenharia de EstruturasUFBABrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINALDissertação - Bruno Vaz.pdfDissertação - Bruno Vaz.pdfDissertaçãoapplication/pdf19993876https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/31486/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Bruno%20Vaz.pdf04fb775fd8a492b75c5d1eb9379af18aMD51open accessFicha Catalográfica.pdfFicha Catalográfica.pdfFicha Catalográficaapplication/pdf2115https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/31486/3/Ficha%20Catalogr%c3%a1fica.pdf42542da1674d4447b376a029f73c0af6MD53open accessAta de Defesa - Bruno Vaz.PDFAta de Defesa - Bruno Vaz.PDFAta de Defesaapplication/pdf353197https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/31486/4/Ata%20de%20Defesa%20-%20Bruno%20Vaz.PDF47e5b86af9f64654b942effcaeecb1c7MD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1442https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/31486/5/license.txt817035eff4c4c7dda1d546e170ee2a1aMD55open accessTEXTDissertação - Bruno Vaz.pdf.txtDissertação - Bruno Vaz.pdf.txtExtracted texttext/plain192584https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/31486/6/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Bruno%20Vaz.pdf.txt1b0e0852829454bce2ec8ed0b363ae96MD56open accessFicha Catalográfica.pdf.txtFicha Catalográfica.pdf.txtExtracted texttext/plain680https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/31486/7/Ficha%20Catalogr%c3%a1fica.pdf.txt8a3acc180ed187f6644c991604f29ef8MD57open accessAta de Defesa - Bruno Vaz.PDF.txtAta de Defesa - Bruno Vaz.PDF.txtExtracted texttext/plain1https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/31486/8/Ata%20de%20Defesa%20-%20Bruno%20Vaz.PDF.txt68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD58open accessri/314862025-09-01 12:58:34.375open accessoai:repositorio.ufba.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufba.br/oai/requestrepositorio@ufba.bropendoar:19322025-09-01T15:58:34Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false
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