Monitoramento da integridade estrutural a partir de sensoreamento de baixo-custo: Investigação de técnicas de inteligência artificial para classificação de danos estruturais
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19624 |
Resumo: | In engineering, a structure is designed considering its possible failure due to damage that occurs over time. In this context, in order to extend the useful life of components, avoid failures and operational problems, periodic maintenance is carried out. Several studies are conducted on maintenance based on real-time monitoring of the state of a structure, anticipating the detection of damage. The high precision and constant dependence on human resources to obtain conclusive parameters makes the process costly. Therefore, the biggest obstacle for monitoring is differentiating between damaged and undamaged structures using low-cost equipment and statistical pattern recognition algorithms. In the present work, supervised learning techniques were used to analyze simulated vibration signals and vibration signals of a structure for correlation with different types of damage. Using MATLAB, ADXL335 accelerometer and ESP-32 microcontroller to monitor the state of a simple two-story structure excited by external impact-type forces, it was possible to extract the natural frequencies and damping coefficients as main attributes for classifying the dimension of the associated damage. . At the end of the study, it was found that the different classifiers Medium Gaussian SVM, Medium KNN, Medium Tree and Linear Discriminant achieved accuracy greater than 85% to highlight the differences between damage conditions. Different performance metrics were analyzed to prove their accuracy, such as: true positive rate, true negative rate, positive predictive values, false discovery rate, false positive rate, ROC curve and AUC. By comparing the results obtained with the structure and simulated signals, the effectiveness of artificial intelligence and the feasibility of using economically accessible instrumentation to monitor structural integrity in small structures were evaluated. Despite the need for a large amount of data to obtain good results, it is believed that the model obtained can contribute to the generation of new algorithms capable of classifying different types of damage to structures. |
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Several studies are conducted on maintenance based on real-time monitoring of the state of a structure, anticipating the detection of damage. The high precision and constant dependence on human resources to obtain conclusive parameters makes the process costly. Therefore, the biggest obstacle for monitoring is differentiating between damaged and undamaged structures using low-cost equipment and statistical pattern recognition algorithms. In the present work, supervised learning techniques were used to analyze simulated vibration signals and vibration signals of a structure for correlation with different types of damage. Using MATLAB, ADXL335 accelerometer and ESP-32 microcontroller to monitor the state of a simple two-story structure excited by external impact-type forces, it was possible to extract the natural frequencies and damping coefficients as main attributes for classifying the dimension of the associated damage. . At the end of the study, it was found that the different classifiers Medium Gaussian SVM, Medium KNN, Medium Tree and Linear Discriminant achieved accuracy greater than 85% to highlight the differences between damage conditions. Different performance metrics were analyzed to prove their accuracy, such as: true positive rate, true negative rate, positive predictive values, false discovery rate, false positive rate, ROC curve and AUC. By comparing the results obtained with the structure and simulated signals, the effectiveness of artificial intelligence and the feasibility of using economically accessible instrumentation to monitor structural integrity in small structures were evaluated. Despite the need for a large amount of data to obtain good results, it is believed that the model obtained can contribute to the generation of new algorithms capable of classifying different types of damage to structures.Na engenharia, uma estrutura é concebida considerando-se sua possível falha devido aos danos que surgem com o decorrer do tempo. Nesse contexto, com o intuito de prolongar a vida útil dos componentes, evitar falhas e problemas operacionais, manutenções periódicas são realizadas. Diversos estudos são conduzidos sobre a manutenção baseada no monitoramento em tempo real do estado de uma estrutura, antecipando a detecção de danos. A elevada precisão e a constante dependência de recursos humanos para obtenção de parâmetros conclusivos torna o processo oneroso. Portanto, o maior obstáculo para o monitoramento está na diferenciação entre as estruturas danificadas e não-danificadas utilizando equipamentos de baixo-custo e algoritmos estatísticos de reconhecimento de padrões. No presente trabalho, foram empregadas técnicas de aprendizado supervisionado nas análises de sinais de vibração simulados e sinais vibratórios de uma estrutura para a correlação com diferentes tipos de danos. Utilizando MATLAB, acelerômetro ADXL335 e microcontrolador ESP-32 para monitorar o estado de uma estrutura simples de dois andares excitada por forças externas do tipo impacto, foi possível extrair as frequências naturais e coeficientes de amortecimento como atributos principais para a classificação da dimensão do dano associado. Ao final do estudo, verificou-se que os diferentes classificadores Medium Gaussian SVM, Medium KNN, Medium Tree e Linear Discriminant obtiveram acurácia superior a 85% para evidenciar as diferenças entre as condições de danos. Diferentes métricas de desempenho foram analisadas para comprovar suas acurácias, como: taxa de verdadeiros positivos, taxa de verdadeiros negativos, valores preditivos positivos, taxa de falso descobrimento, taxa de falsos positivos, curva ROC e AUC. Através da comparação entre os resultados obtidos com a estrutura e com os sinais simulados, avaliou-se a eficácia da inteligência artificial e a viabilidade de se utilizar uma instrumentação economicamente acessível para monitorar a integridade estrutural em pequenas estruturas. Apesar da necessidade de uma grande quantidade de dados para a obtenção de bons resultados, acredita-se que o modelo obtido possa contribuir para a geração de novos algoritmos capazes de classificar diferentes tipos de danos em estruturas.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEngenharia Mecânica - EMecUFSCarAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessIntegridade estruturalDetecção de danosSensoriamentoBaixo-custoInteligência artificialENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::MECANICA DOS SOLIDOSMonitoramento da integridade estrutural a partir de sensoreamento de baixo-custo: Investigação de técnicas de inteligência artificial para classificação de danos estruturaisStructural health monitoring from low-cost sensing: Investigation of artificial intelligence techniques for classifying structural damageinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTCC_2023-11_RJ_Hagihara.pdfTCC_2023-11_RJ_Hagihara.pdfapplication/pdf3650480https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19624/1/TCC_2023-11_RJ_Hagihara.pdf88288f851d7748efe2234f442614e4d6MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81036https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19624/2/license_rdf36c17387d15ae3a457ba8815a26942c5MD52TEXTTCC_2023-11_RJ_Hagihara.pdf.txtTCC_2023-11_RJ_Hagihara.pdf.txtExtracted texttext/plain96416https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19624/3/TCC_2023-11_RJ_Hagihara.pdf.txt6ac39f733fc9782e684e0b95e47eb0dcMD53ufscar/196242024-05-14 17:14:12.409oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/19624Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222024-05-14T17:14:12Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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