Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
Texto Completo: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16802 |
Resumo: | The present work addresses the identification of structural damage in a simply supported Euler-Bernoulli beam. The solution to the beam vibration problem is described by an analytical/numerical hybrid method through the Classical Integral Transform Technique (CITT) and the Gerenalized Integral Transform Technique (GITT). The problem of identification of damage is formulated as an inverse problem of estimation of parameters, seeking to identify the physical parameters of the structure, that is, the parameters of damage of the model, from experimental information, in the case of this work, the response in the time domain. The solution to the inverse problem will be based in the approach Bayesin, considering uncertainties inherent to experimental data, included in the likelihood function. The inverse problem solution consists of marginal density probability functions a posteriori for each parameter, obtained by sampling the distribution of interest, whose sampling method is the Transitional Markov Chain Monte Carlo Method (TMCMC). Initially, the structure is discretized into elements, where the damage state of the structure is continuously described by a cohesion field and later, in view of the high number of parameters that defines the damage field, the modeling of the damage was given by different classes of models, being described according to the geometrics parameters, location, extent and intensity of the damage, reducing significantly in the number of parameters to be estimated. Finally, as different models were considered, the model class was evaluated if it adheres to the damage profile to be estimated. In the face of the numerical results obtained, the approach the modeling of geometrics parameters proved effective, presenting accuracy in the process of identifying damages. |
id |
UERJ_5383bc3ec48405cc274c9c9ba7a33682 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.bdtd.uerj.br:1/16802 |
network_acronym_str |
UERJ |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
repository_id_str |
2903 |
spelling |
Stutz, Leonardo Tavareshttp://lattes.cnpq.br/1627016864213973Knupp, Diego Camposhttp://lattes.cnpq.br/1743826010794846Castello, Daniel Alveshttp://lattes.cnpq.br/9561665589595461Lugon Júnior, Jaderhttp://lattes.cnpq.br/7462703432059206Teixeira, Josiele da Silvahttp://lattes.cnpq.br/1067613933542183Abreu, Luiz Alberto da Silvahttp://lattes.cnpq.br/2157391120883842http://lattes.cnpq.br/7712250134404053Rangel, Luciano dos Santoslucianosrangel@yahoo.com.br2021-10-21T18:00:23Z2020-01-24RANGEL, Luciano dos Santos. Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana. 2020. 102 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2020.http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16802The present work addresses the identification of structural damage in a simply supported Euler-Bernoulli beam. The solution to the beam vibration problem is described by an analytical/numerical hybrid method through the Classical Integral Transform Technique (CITT) and the Gerenalized Integral Transform Technique (GITT). The problem of identification of damage is formulated as an inverse problem of estimation of parameters, seeking to identify the physical parameters of the structure, that is, the parameters of damage of the model, from experimental information, in the case of this work, the response in the time domain. The solution to the inverse problem will be based in the approach Bayesin, considering uncertainties inherent to experimental data, included in the likelihood function. The inverse problem solution consists of marginal density probability functions a posteriori for each parameter, obtained by sampling the distribution of interest, whose sampling method is the Transitional Markov Chain Monte Carlo Method (TMCMC). Initially, the structure is discretized into elements, where the damage state of the structure is continuously described by a cohesion field and later, in view of the high number of parameters that defines the damage field, the modeling of the damage was given by different classes of models, being described according to the geometrics parameters, location, extent and intensity of the damage, reducing significantly in the number of parameters to be estimated. Finally, as different models were considered, the model class was evaluated if it adheres to the damage profile to be estimated. In the face of the numerical results obtained, the approach the modeling of geometrics parameters proved effective, presenting accuracy in the process of identifying damages.O presente trabalho aborda a identificação de danos estruturais em uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada. A solução do problema de vibrações da viga é descrita por um método híbrido analítico/numérico através da Técnica da Transformada Integral Clássica (CITT) e da Técnica da Transformada Integral Generalizada (GITT). O problema de identificação de danos é formulado como um problema inverso de estimação de parâmetros, buscando identificar os parâmetros físicos da estrutura, ou seja, os parâmetros de dano do modelo, a partir de informações experimentais, no caso deste trabalho, a resposta no domínio do tempo. A solução do problema inverso é baseada a partir da abordagem Bayesina, sendo consideradas incertezas inerentes aos dados experimentais, incluídas na função de verossimilhança. A solução do problema inverso consiste em funções de densidade de probabilidade a posteriori marginais para cada parâmetro, obtidas por amostragem da distribuição de interesse, cujo o método de amostragem é o método de Monte Carlo com Cadeias de Markov Transicional (TMCMC). Inicialmente, a estrutura foi discretizada em elementos, onde o campo de dano foi continuamente descrito por meio de um parâmetro nodal de coesão e posteriormente, tendo em vista o elevado número de parâmetros que define o campo de dano, a modelagem do dano foi dada por diferentes classes de modelos, sendo descritos em função dos parâmetros geométricos, localização, extensão e intensidade do dano, reduzindo assim, significativamente no número de parâmetros a serem estimados. Por fim, como diferentes modelos foram considerados, avaliou-se qual a classe de modelo se adéqua ao perfil de dano a ser estimado. Frente aos resultados numéricos obtidos, a abordagem de modelagem do danos pelos parâmetros geométricos mostrou-se eficaz, apresentando acurácia no processo de identificação de danos.Submitted by Pâmela CTC/E (pamela.flegr@uerj.br) on 2021-10-21T18:00:23Z No. of bitstreams: 1 Tese - Luciano Dos Santos Rangel - 2020 - Completa.pdf: 2888987 bytes, checksum: bfb62c7a40f7588db08dc5989d675646 (MD5)Made available in DSpace on 2021-10-21T18:00:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese - Luciano Dos Santos Rangel - 2020 - Completa.pdf: 2888987 bytes, checksum: bfb62c7a40f7588db08dc5989d675646 (MD5) Previous issue date: 2020-01-24application/pdfporUniversidade do Estado do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalUERJBrasilCentro de Tecnologia e Ciências::Instituto PolitécnicoIdentification of Structural DamageIntegral Transform TechniqueBayesian InferenceRuína das estruturasModelos matemáticosTestes de vibraçãoProblemas inversos (Equações diferenciais)Testes não-destrutivosOtimização matemáticaIdentificação de danos estruturaisTécnicas de Transformada IntegralInferência BayesianaTMCMCCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOModelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesianaComputational modeling for structural damage identification use integral transformations and bayesian inferenceinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJinstname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJORIGINALTese - Luciano Dos Santos Rangel - 2020 - Completa.pdfTese - Luciano Dos Santos Rangel - 2020 - Completa.pdfapplication/pdf2888987http://www.bdtd.uerj.br/bitstream/1/16802/2/Tese+-+Luciano+Dos+Santos+Rangel+-+2020+-+Completa.pdfbfb62c7a40f7588db08dc5989d675646MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82123http://www.bdtd.uerj.br/bitstream/1/16802/1/license.txte5502652da718045d7fcd832b79fca29MD511/168022024-02-27 15:26:36.495oai:www.bdtd.uerj.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bdtd.uerj.br/PUBhttps://www.bdtd.uerj.br:8443/oai/requestbdtd.suporte@uerj.bropendoar:29032024-02-27T18:26:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
Computational modeling for structural damage identification use integral transformations and bayesian inference |
title |
Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana |
spellingShingle |
Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana Rangel, Luciano dos Santos Identification of Structural Damage Integral Transform Technique Bayesian Inference Ruína das estruturas Modelos matemáticos Testes de vibração Problemas inversos (Equações diferenciais) Testes não-destrutivos Otimização matemática Identificação de danos estruturais Técnicas de Transformada Integral Inferência Bayesiana TMCMC CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
title_short |
Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana |
title_full |
Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana |
title_fullStr |
Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana |
title_full_unstemmed |
Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana |
title_sort |
Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana |
author |
Rangel, Luciano dos Santos |
author_facet |
Rangel, Luciano dos Santos lucianosrangel@yahoo.com.br |
author_role |
author |
author2 |
lucianosrangel@yahoo.com.br |
author2_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Stutz, Leonardo Tavares |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1627016864213973 |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Knupp, Diego Campos |
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1743826010794846 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Castello, Daniel Alves |
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9561665589595461 |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Lugon Júnior, Jader |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/7462703432059206 |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
Teixeira, Josiele da Silva |
dc.contributor.referee3Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1067613933542183 |
dc.contributor.referee4.fl_str_mv |
Abreu, Luiz Alberto da Silva |
dc.contributor.referee4Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2157391120883842 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/7712250134404053 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Rangel, Luciano dos Santos lucianosrangel@yahoo.com.br |
contributor_str_mv |
Stutz, Leonardo Tavares Knupp, Diego Campos Castello, Daniel Alves Lugon Júnior, Jader Teixeira, Josiele da Silva Abreu, Luiz Alberto da Silva |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Identification of Structural Damage Integral Transform Technique Bayesian Inference |
topic |
Identification of Structural Damage Integral Transform Technique Bayesian Inference Ruína das estruturas Modelos matemáticos Testes de vibração Problemas inversos (Equações diferenciais) Testes não-destrutivos Otimização matemática Identificação de danos estruturais Técnicas de Transformada Integral Inferência Bayesiana TMCMC CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Ruína das estruturas Modelos matemáticos Testes de vibração Problemas inversos (Equações diferenciais) Testes não-destrutivos Otimização matemática Identificação de danos estruturais Técnicas de Transformada Integral Inferência Bayesiana TMCMC |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
description |
The present work addresses the identification of structural damage in a simply supported Euler-Bernoulli beam. The solution to the beam vibration problem is described by an analytical/numerical hybrid method through the Classical Integral Transform Technique (CITT) and the Gerenalized Integral Transform Technique (GITT). The problem of identification of damage is formulated as an inverse problem of estimation of parameters, seeking to identify the physical parameters of the structure, that is, the parameters of damage of the model, from experimental information, in the case of this work, the response in the time domain. The solution to the inverse problem will be based in the approach Bayesin, considering uncertainties inherent to experimental data, included in the likelihood function. The inverse problem solution consists of marginal density probability functions a posteriori for each parameter, obtained by sampling the distribution of interest, whose sampling method is the Transitional Markov Chain Monte Carlo Method (TMCMC). Initially, the structure is discretized into elements, where the damage state of the structure is continuously described by a cohesion field and later, in view of the high number of parameters that defines the damage field, the modeling of the damage was given by different classes of models, being described according to the geometrics parameters, location, extent and intensity of the damage, reducing significantly in the number of parameters to be estimated. Finally, as different models were considered, the model class was evaluated if it adheres to the damage profile to be estimated. In the face of the numerical results obtained, the approach the modeling of geometrics parameters proved effective, presenting accuracy in the process of identifying damages. |
publishDate |
2020 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2020-01-24 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2021-10-21T18:00:23Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
RANGEL, Luciano dos Santos. Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana. 2020. 102 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2020. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16802 |
identifier_str_mv |
RANGEL, Luciano dos Santos. Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana. 2020. 102 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2020. |
url |
http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16802 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UERJ |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) instacron:UERJ |
instname_str |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) |
instacron_str |
UERJ |
institution |
UERJ |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.bdtd.uerj.br/bitstream/1/16802/2/Tese+-+Luciano+Dos+Santos+Rangel+-+2020+-+Completa.pdf http://www.bdtd.uerj.br/bitstream/1/16802/1/license.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
bfb62c7a40f7588db08dc5989d675646 e5502652da718045d7fcd832b79fca29 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) |
repository.mail.fl_str_mv |
bdtd.suporte@uerj.br |
_version_ |
1811728700095332352 |