Identificação de danos em uma viga de Euler-Bernoulli utilizando redes neurais artificiais: uma avaliação em relação à posição do dano na estrutura Santo Antônio de Pádua 2018

• Autor(a) principal: Santos, Diogo Teixeira dos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/11713
• topic: Identificação de danos; Matriz de flexibilidade; Redes Neurais Artificiais; Identificação de danos; Matriz de flexibilidade; Redes Neurais Artificiais; Produção intelectual; Identification of damages; Flexibility matrix; Artificial Neural Networks

A identificação de danos em estágio inicial é um tema de grande relevância, pois além de diminuir gastos de manutenção e reparos na estruturas, é fundamental para prevenir acidentes e preservar vidas humanas. Neste trabalho, a desratização tanto da estrutura quanto do campo de danos são realizadas utilizando-se o Método dos Elementos Finitos, o que possibilita a simulação de danos mais realistas. O presente trabalho é baseado no modelo de Corrêa (2013) onde a resolução do problema de identificação de danos, é realizada transformando-o em um problema de otimização cujo o objetivo é minimizar um funcional definido pela diferença entre a matriz de flexibilidade obtida experimentalmente e a correspondente matriz prevista por um modelo de Elementos Finitos da estrutura. Para estruturas mais complexas, o autor sugere a utilização de métodos de localização de danos, visando diminuir o número de variáveis do problema. Assim, o processo de identificação de danos fica dividido em duas etapas: localização e quantificação do dano. No entanto, os resultados obtidos são muito sensíveis à presença de ruídos e ao número de graus de liberdade medidos. Redes Neurais Artificiais (RNA), tem por objetivo tentar imitar o funcionamento do cérebro humano, suas características mais relevantes são a adaptação por experiência, capacidade de aprendizado e habilidade de generalização. Neste trabalho, propõe-se a substituição dos métodos de localização de danos utilizados em Corrêa (2013) por Redes Neurais Artificiais (RNA). Resultados numéricos são apresentados para diferentes cenários de danos na ausência e na presença de sinais corrompidos por ruído, considerando-se em todos casos que apenas um número reduzido de Graus De Liberdade (GDL) e modos de vibração são medidos durante o experimento