Detecção, localização e quantificação de dano em estruturas via algoritmos metaheurísticos e redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Monteiro, Daniele Kauctz
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/257475
• topic: Dano estrutural; Detecção de falhas; Dinâmica de estruturas; Stochastic system identification; Operational modal analysis; Structural health monitoring; Damage detection

Métodos de detecção de dano baseados nas propriedades dinâmicas de estruturas estão ganhando mais espaço na engenharia civil, principalmente devido à difusão do Monitoramento de Integridade Estrutural (Structural Health Monitoring – SHM). O acompanhamento contínuo pela utilização de sensores, como acelerômetros, em grandes obras civis vem se tornando comum, permitindo o diagnóstico ágil de estruturas. A partir dos dados obtidos nas medições, ocorre a identificação de sistemas para a determinação dos parâmetros modais (frequências naturais, modos de vibração e razões de amortecimento). Essas propriedades podem ser comparadas com as calculadas (ou medidas) no estado íntegro da estrutura por diversos critérios. Dessa forma, esse trabalho busca aplicar e comparar metodologias de identificação, localização e quantificação de dano em estruturas utilizando os parâmetros modais identificados a partir das respostas às excitações ambientais. Para determinação das propriedades dinâmicas, foi adotado o Método de Identificação Estocástica de Subespaços baseado nas séries temporais (Data-driven Stochastic Subspace Identification – SSI-DATA). Dois métodos de detecção de dano foram analisados: o método de detecção de dano baseado na atualização de matrizes com auxílio do Algoritmo de Otimização da Baleia (Whale Optimization Algorithm – WOA) e o método baseado em Redes Neurais Artificiais (Artificial Neural Networks – ANN). Inicialmente, analisaram-se três estruturas através de simulações de ensaios experimentais, sendo elas: uma viga em balanço, uma treliça de 10 barras e uma passarela de pedestres de treliça Warren (39 metros de comprimento). Em seguida, os métodos foram avaliados em um sistema experimental e na Ponte Z24 (Suíça). . As simulações numéricas mostram que ambas as metodologias são promissoras para identificação, localização e quantificação de cenários de dano simples e múltiplos, mesmo com a presença de ruídos e imprecisões nos sinais de aceleração. O desempenho do método com base na atualização de matrizes utilizando o WOA foi mais preciso que outras técnicas usadas anteriormente na literatura. Além disso, o estudo da Ponte Z24 confirmou que ambos os métodos de detecção de dano são capazes de localizar dano em estruturas civis utilizando apenas as frequências naturais como dado de entrada.