Approaches for automated damage detection in structural health monitoring.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cardoso, Rharã de Almeida
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10614
Resumo: Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil. Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Approaches for automated damage detection in structural health monitoring.Técnicas para detecção automática de danos no monitoramento da integridade estrutural.Structural health monitoringDamage detectionModal identificationPrograma de Pós Graduação em Engenharia Civil. Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.Conhecer a integridade de sistemas estruturais de grande vulto durante o serviço, em tempo real e continuamente, é uma grande necessidade dos fabricantes, proprietários, concessionários, usuários finais e equipes de manutenção destes sistemas. Tal conhecimento provê aos gestores informações relevantes sobre o desempenho estrutural para direcionar melhorias no projeto e produção, além de minimizar custos de manutenção para o proprietário/concessionário e de aumentar a segurança de operação da estrutura para os usuários. Dentre as diversas atividades que compreendem o Monitoramento da Integridade Estrutural (MIE), a detecção de danos constitui o núcleo básico para atender aos aspectos de manutenção e segurança. Para tanto, o programa de MIE deve dispor de ferramentas computacionais capazes de analisar as informações adquiridas continuamente e em tempo real, fornecendo a cada momento um ou mais indicadores da ocorrência de dano (ou alteração) na estrutura. Portanto, para que uma técnica de detecção de danos seja compatível com o escopo do MIE ela deve, idealmente, prover respostas de forma automática, não supervisionada e contínua, baseando-se unicamente em testes de vibração ambiente com a estrutura em operação. Visando atingir estes objetivos, esta tese apresenta duas abordagens: uma baseada na evolução dos parâmetros modais, isto é, frequências naturais, taxas de amortecimento e modos de vibração; outra baseada na análise direta de medições de aceleração. As metodologias propostas foram avaliadas em estruturas reais e demonstraram desempenhos promissores quando aplicadas em monitoramentos de estruturas em longo prazo, contínuos e em tempo real.Knowing the integrity of major structural systems in real-time and continuously during their operational service is a crucial requirement for manufacturers, owners, users and maintenance teams. This knowledge affords the stakeholders relevant structural performance information to drive design and production improvements, minimize maintenance costs, and increase the operational structure’s safety for the users. Among the several activities that comprise Structural Health Monitoring (SHM), damage detection is the core task to satisfy maintenance and safety aspects. Thus, an SHM program must be aided by computational tools capable of analyzing the acquired sensorial information continuously. Then, it must promptly yield one or more indicators of damage (or novelty) occurrence in the structure. Therefore, for a damage detection technique to be compatible with the scope of SHM, it should ideally respond automatically, in an unsupervised and continuous way, based solely on ambient vibration tests when the structure is under normal operation. Hence, this thesis presents two approaches: one based on the tracking of structural modal parameters, i.e., natural frequencies, damping ratios, and mode shapes; the other based on the analysis of raw acceleration measurements. The proposed methodologies were applied to real-case structures and showed promising performances when it comes to long-term, continuous and real-time monitoring.Cury, Alexandre AbrahãoBarbosa, Flávio de SouzaCury, Alexandre AbrahãoBarbosa, Flávio de SouzaNeves, Francisco de Assis dasBorges, Carlos Cristiano HasencleverRibeiro, Diogo Rodrigo FerreiraRodrigues, José Fernando SousaCardoso, Rharã de Almeida2019-01-09T12:06:37Z2019-01-09T12:06:37Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfCARDOSO, Rharã de Almeida. Approaches for automated damage detection in structural health monitoring. 2018. 143 f. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10614Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 20/12/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2019-01-09T12:06:37Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/10614Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332019-01-09T12:06:37Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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