Aplicação de algoritmos bioinspirados na definição da trajetória ótima de pulsos ultrassônicos em elementos de concreto

• Autor(a) principal: Giglio, Vinícius Moura
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18134/tde-04102021-171104/
• topic: algoritmos genéticos; ant colony optimization; colônias de formigas; concrete; concreto; ensaios não destrutivos; genetic algorithms; nondestructive tests; tomografia; tomography; ultrasound; ultrassom

O ensaio de ultrassom tem se mostrado muito eficiente na detecção de heterogeneidades em estruturas e consiste na alocação de transdutores piezoelétricos em um elemento estrutural, que geram pulsos. Com as medições de tempo de viagem dos pulsos e as posições dos transdutores, calcula-se a velocidade dos pulsos. Aliando o ensaio à técnica de tomografia computadorizada, é possível gerar imagens do mapa de velocidades do pulso em seções da estrutura. À partir da comparação das velocidades, é possível identificar heterogeneidades. No entanto, para calcular as velocidades, é necessário que se assuma uma hipótese a respeito da trajetória seguida pelo pulso, geralmente suposta retilínea. O presente trabalho objetiva abandonar esta hipótese, determinando as trajetórias dos pulsos com a utilização de algoritmos determinísticos (Dijkstra e A*) e bioinspirados (algoritmos genéticos e otimização por colônia de formigas). Os algoritmos foram implementados no software de geração de imagens em estruturas TUSom e testados em duas seções de concreto com defeitos simulados. Os resultados permitiram classificar os algoritmos de acordo com a qualidade das soluções e tempo de processamento. As novas trajetórias indicaram um comportamento mais fiel à realidade, em que os pulsos desviaram das heterogeneidades. Assim, pode-se afirmar que o mapeamento foi bem-sucedido. Com relação aos melhores algoritmos, em ordem decrescente de qualidade, obtiveram-se: Dijkstra v2 (nova implementação), A*, ACS, GA e Dijkstra v1 (implementação inicial). Portanto, o algoritmo Dijkstra v2 será implementado como a alternativa padrão para resolução do problema das trajetórias no software TUSom. Comparando o pior e o melhor algoritmo no exemplo 2, mais complexo, os tempos de processamento diminuíram de cerca 18 horas para menos de 20 minutos. Apesar dos algoritmos bioinspirados não apresentarem os melhores desempenhos, como era esperado, se mostraram alternativas com potencial, especialmente o ACS.