Identificação de danos em sistemas mecânicos considerando incertezas e utilizando métodos de otimização
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/12075 |
Resumo: | One of the main problems encountered in structural integrity analysis of mechanical systems is the process of damage identification. The existence of uncertainties in measurement data and in the mathematical modeling of such mechanical systems can lead to erroneous conclusions in the process of damage identification. This work aims to address a study of damage identification considering the presence of uncertainties both in the experimental data as in the mathematical model of the mechanical systems studied. This study is based on the comparison of four optimization techniques (Nelder-Mead Simplex, BFGS Quasi-Newton, Inner Point and Sequential Quadratic Programming - SQP) related to the damage identification process, as well as in the comparison of two uncertainty analysis techniques (Monte Carlo Method and Polynomial Chaos Expansion). |
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Identificação de danos em sistemas mecânicos considerando incertezas e utilizando métodos de otimizaçãoIdentificação de danosOtimizaçãoCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICAOne of the main problems encountered in structural integrity analysis of mechanical systems is the process of damage identification. The existence of uncertainties in measurement data and in the mathematical modeling of such mechanical systems can lead to erroneous conclusions in the process of damage identification. This work aims to address a study of damage identification considering the presence of uncertainties both in the experimental data as in the mathematical model of the mechanical systems studied. This study is based on the comparison of four optimization techniques (Nelder-Mead Simplex, BFGS Quasi-Newton, Inner Point and Sequential Quadratic Programming - SQP) related to the damage identification process, as well as in the comparison of two uncertainty analysis techniques (Monte Carlo Method and Polynomial Chaos Expansion).Um dos principais problemas encontrados em análises de integridade estrutural de sistemas mecânicos consiste no processo de identificação de danos. A existência de incertezas em dados de medição e na modelagem matemática de tais sistemas mecânicos pode gerar conclusões errôneas quanto ao processo de identificação de danos. Este trabalho visa abordar um estudo de identificação de danos considerando a presença de incertezas tanto nos dados experimentais quanto no modelo matemático dos sistemas mecânicos estudados. Este estudo está pautado na comparação de quatro técnicas de otimização (Nelder-Mead Simplex, BFGS Quasi-Newton, Ponto Interior e Programação Quadrática Sequencial - SQP) relacionadas ao processo de identificação de danos, bem como na comparação de duas técnicas de análise de incertezas (Método de Monte-Carlo e Expansão por Caos Polinomial).Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUFRJRitto, Thiago Gamboahttp://lattes.cnpq.br/8907423644221097http://lattes.cnpq.br/0497565986130209Castello, Daniel AlvesVelho, Haroldo Fraga de CamposRibeiro, Ricardo Fernandes2020-05-03T13:11:05Z2023-12-21T03:07:05Z2018-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/11422/12075porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:07:05Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/12075Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:07:05Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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