Detecção de falhas em estruturas inteligentes usando otimização por nuvem de partículas: fundamentos e estudo de casos

• Autor(a) principal: Tebaldi,Adriano
• Data de Publicação: 2006
• Outros Autores: Coelho,Leandro dos Santos, Lopes Junior,Vicente
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592006000300006
• topic: sensor e atuador piezelétrico; impedância elétrica; inteligência coletiva; nuvem de partículas; otimização de sistemas; detecção de falhas

Os materiais piezelétricos são denominados de "materiais inteligentes" e pertencem a uma classe de dielétricos que exibem deformação significativa em resposta a aplicação de um campo elétrico. Estes materiais, também, produzem uma polarização dielétrica, ou seja, um campo elétrico em resposta a deformação no material. Esta dupla propriedade exibida pelos materiais piezelétricos torna extremamente vantajosa a aplicação destes materiais para sistemas de controle e para localização e caracterização de falhas estruturais. Neste artigo, a caracterização de falhas estruturais é realizada em dois passos. Em uma primeira etapa é utilizado o método da impedância elétrica para se determinar a região do dano e em uma segunda etapa se utiliza um método de otimização para quantificar a severidade das falhas. Identificação de falhas pertence ao grupo de problemas inversos, e portanto, não há solução única. A metodologia híbrida proposta se beneficia da técnica de impedância elétrica para localizar as regiões de danos e, assim, diminuir o número de variáveis envolvidas no processo de otimização. O procedimento é validado através de diferentes abordagens de otimização por nuvem de partículas, que é uma técnica da inteligência coletiva, usando operadores com geração de números aleatórios baseados em distribuições Gaussiana e de Cauchy.