[pt] O presente trabalho apresenta uma modelagem da geração de ondas guiadas em estruturas laminadas compósitas através de atuadores piezoelétricos interdigitais.O estudo foi desenvolvido a partir de uma técnica que se baseia na teoria discreta de Reddy e modela os campos de deslocamento e esforços e velocidades generalizadas nas interfaces de uma estrutura laminada. O modelo desenvolvido representa trechos da estrutura em questão através de suas matrizes de impedância, relacionando os esforços e velocidades generalizadas nas interfaces de cada trecho. Após a validação do modelo através da comparação com o método dos elementos finitos, via um pacote comercial, onde foi mostrado que os campos calculados pelos dois métodos obtiveram resultados bastante aproximados nas diferentes faixas de freqüência, foi demonstrada a capacidade do modelo proposto de representar atuadores piezoelétricos interdigitais gerando modos guiados desacoplados em vigas laminadas compósitas. Foram modeladas vigas de alumínio e de ARALL e, após o cálculo das suas curvas de dispersão e dos pontos em que os seis primeiros modos são aproximadamentenão dispersivos, projetaram-se atuadores capazes de gerar de forma desacoplada alguns dos modos guiados nas vigas. A técnica proposta, que pode ser facilmente adaptada pa4ra a simulação da excitação de ondas de Lamb em placas, é capaz de modelar com precisão a rseposta em altas freqüências e pode servir como uma ferramenta valiosa para o desenvolvimento de atuadores interdigitais na monitoração em tempo real da integridade estrutural de compósitos laminados. / [en] The present work is concerned with modeling interdigital piezoeletric actuators for the excitation of guide waves in composite laminated beams. The proposed model is based on Reddys layerwise laminate theory, which relies on piece- wise constant interpolations of the displacement and eletric potential distributions along thethickness of a laminated structure. The laminated beam is also divided in pieces along its span direction, and each piece is represented by an impedance matrix that associates generalized forces with particle velocities on the interfaces of each piece, and also with the applied voltage along the electrodes of the piezoeletric element. Validation of the model was performed with the aid of a commercial Finite Element code. The model was explored to simulate the excitation of uncoupled guided wave modes incomposite laminated beams fabricated from aluminum or ARALL, which is a laminate made ofalternating layers of aluminum and arami-epoxy fiber reinforced composite. From the frequency spectrum of guided waves in the laminated beam, frequencies amd wavelengths at which the first six modes are approximately non-dispersive where determined. With this information, interdigital actuators, capable of generating uncoupled, or weakly coupled, guided modes in the beam were simulated. The proposed model, which is able to accurately reproduce responses in the high frequency/short wavelength range, could be easily adapted to simulate the extation of Lamb waves in laminated plates, and may be a valuable tool in the development of interdigital actuators for health monitoring of laminated composites.

[pt] A inversão temporal é um método bem conhecido de se obter focalização de ondas. Quando usado em ondas dispersivas, como ondas acústicas de Lamb, a têcnica compensa a dispersão de cada modo fornecendo um sinal focalizado no tempo. O operador de inversão temporal em um meio fechado é dependente da geometria e características físicas do meio. A capacidade de focalização da técnica pode ser usada para detectar variações na condição de contorno de meio. A variação da função de transferência do meio, especialmente na fase de cada componente em frequência, causa perda da qualidade de focalização, degradando o sinal de inversão temporal recebido. Nesse trabalho propõe-se o uso da técnica da inversão temporal para detectar a variação na tração externa aplicada à uma placa metálica. Foram feitos experimentos com dois transdutores de ultra-som espaçados sobre uma placa de alumínio utilizados no modo transmissão-recepção a fim de excitar ondas de Lamb por um pulso de banda larga. Uma tração londitudinal é aplicada à placa e o sinal de inversão temporal é observado. Como o sinal recebido na condição de tração inicial possui forma bem definida, a análise da sensibilidade é facilitada. O sinal transmitido é filtrado a fim de fornecer um sinal de inversão temporal com espectro mais amplo melhorando a qualidade de foco e sensibilidade à tração. A sensibilidade à tração é comprovada e medida experimentalmente. A fase do espectro do sinal observada indica a variação no percurso da onda guiada devido ao tracionamento imposto. O valor e instante de pico sofrem variação em função da variação de tração. Mostra-se que a sensibilidade do sinal de inversão temporal pode ser usado como um indicador de variação do estado de tensão do meio. / [en] The time reversal process is a well-known method of obtaining focused waves. When used at Lamb guided acoustic waves it permits compensating the dispersion of each propagation mode providing a time recompressed focused signal. The time reversal operator in a closed medium is very dependent on the geometry and physical characteristics of the medium. The good focusing capability of the process can be used to detect changes in medium boundary conditions. The mismatch of the impulse response transfer function of the medium, especially in the phase of its frequency components, causes loss in the focusing quality, and so degrades the received signal shape. In this work it is proposed the use of the time reversal technique to detect the variation on the external applied traction in a plate structure. Experiments were performed in transmission-reception mode for two fixed ultrasonic transducers spaced in an aluminum plate where Lamb waves have been excited by a wideband pulse. A variable longitudinal traction is applied to the plate and the received time reversal signal is observed. As the received signal with no traction difference has a well-defined shape, the analysis of the process traction sensitivity is simplified. Digital filtering in the frequency domain was used at the transmitted time reversed signal in order to receive a broader spectrum signal, enhancing the process focus quality and stress sensitivity. The external traction sensitivity was verified. The observed phase spectrum variation indicated a wave path change, caused by the deformation of the plate. The peak value has been decreased for the applied traction and returned to it maximum value as the traction difference was removed. Also, the group delay has changed during the traction process. A model for the peak position has been proposed and compared with the measured experiments. The results show that the high sensibility of the time reversal signal technique due to changes of the geometry of the closed medium can be used as strain variation pointer.

[pt] A acoustoelasticidade estuda a variação da velocidade de ondas elásticas em corpos sujeitos a um estado de tensão inicial. A teoria da acoustoelasticidade consiste-se de um relação não-linear entre tensão e deformação que rege a resposta dinâmica de uma onda elástica sobreposta à pré deformação inicial. A teoria da acoustoelasticidade aplicada a ondas guiadas é um ramo de estudo extremamente novo. Seu desenvolvimento teórico para ondas de Lamb foi concluída em 2012, o que permitiu o cálculo da variação da velocidade em função da tensão. Ondas de Lamb são ondas elástica que propagam-se em placas de faces paralelas obedecendo às condições de contorno nas superfícies. Essas ondas são a princípio dispersivas. Modelagem por elementos finitos (MEF) é uma ferramenta útil para a análise das ondas ultrassônicas. A fim de abordar o efeito acoustoelástico utilizando método de elementos finitos pode-se utilizar as constantes elásticas eficazes. Por meio dessas é possível montar um tensor de rigidez anisotrópico equivalente, que por sua vez pode ser utilizado como a entrada de rigidez do material em softwares comerciais. O processo de inversão temporal é um método bem conhecido para a obtenção de ondas acústicas focalizadas no tempo e no espaço. No caso de ondas de Lamb, o uso de sinais de inversão temporal compensa a dispersão de cada modo de propagação, recomprime e focaliza a onda na posição de leitura. Nesta tese, o novo ramo da acoustoelasticidade em ondas de Lamb foi analisado e seu estado da arte revisado. A possibilidade de utilizar constantes elásticas eficazes para determinação da dependência da velocidade com a tensão e os erros nesta aproximação foram investigados. O uso do programa de elementos finitos Ansysr foi validado para propagação de ondas de Lamb monomodo em uma placa submetida a tração uniaxial. Em seguida, simulações de propagação de ondas de Lamb multimodais acoustoelásticas foram realizadas através do software e o efeito da carregamento na focalização foi analisado numericamente. Finalmente, experimentos foram realizadas em uma placa de alumínio carregada longitudinalmente. A viabilidade e limitações da utilização das características de focalização por inversão temporal a fim de medir a tensão são apontadas. / [en] The acoustoelasticity studies the variation of the elastic waves velocity in bodies subject to an initial stress state. The acoustoelastic theory consists of non-linear relationship between stress and strain that rules the dynamic response superimposed to the initial pre-deformation. The acoustoelastic theory applied to guided waves is a very new branch of study. The theoretical development of this theory for Lamb waves was completed in 2012, which enabled the calculation of velocity variation as a function of stress. Lamb waves are elastic waves that propagate in plates obeying the boundary conditions on the surface. These waves are a priori dispersive. Finite Element Method (FEM) is an useful tool for ultrasonic waves propagation analysis. In order to address the acoustoelastic effect employing FEM one can use the effective elastic constants. By these effective constants it is possible to assemble an equivalent anisotropic stiffness tensor, which can be the material stiffness input in commercial software. The time reversal process is a well-known method for obtaining focused acoustic waves in both time and space. In the case of Lamb waves, the use of time-reversed signals compensates the dispersion of each propagation mode, recompressing the wave and producing a focused signal at the reception position. In this thesis the new branch of acoustoelasticity for Lamb waves is thoroughly analyzed and its state of the art is reviewed. The possibility of using effective elastic constants for determination of the velocity dependence on stress and the errors in this approximation are investigated. The use of FEM in Ansysr is validated for single mode under uniaxial tensile stress. Then, the simulations of wideband multi-mode acoustoelastic Lamb waves is carried out in the numerical software, the time-reversal focusing ability is verified and the effect of uniaxial load on the focus is investigated. Finally, experiments were performed in an aluminum plate longitudinally loaded. The feasibility of using the time reversal focus characteristics in order to measure the strain is concluded and its limitations are pointed out.

[pt] A avaliação não destrutiva ultrassônica é de extrema importância na indústria de óleo e gás, principalmente para ativos e estruturas sujeitos a condições que aceleram os mecanismos de falha. Apesar de amplamente difundidos, os métodos ultrassônicos não destrutivos dependem de uma força de trabalho especializada, sendo, portanto, suscetíveis a erros e demorados. Nesse contexto, métodos de reconhecimento de padrões, como o aprendizado de máquina, se encaixam convenientemente para solucionar os desafios da tarefa. Assim, este trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas de inteligência artificial para abordar a interpretação de dados adquiridos por meio de avaliação não destrutiva ultrassônica no contexto da indústria de óleo e gás. Para tanto, esta dissertação envolve três estudos de caso. Primeiramente, sinais de ondas guiadas ultrassônicas são usados para classificar os defeitos presentes em juntas soldadas de compósito termoplástico. Os resultados mostraram que, ao usar atributos extraídos com modelos autoregressivos, a acurácia do modelo de aprendizado de máquina melhora em pelo menos 72,5 por cento. Em segundo lugar, dados ultrassônicos em formato de imagens são usados para construir um sistema de diagnóstico de solda automático. A estrutura proposta resultou em um modelo computacionalmente eficiente, capaz de realizar classificações com acurácia superior à 99 por cento. Por fim, dados obtidos por simulação numérica foram usados para criar um modelo de aprendizado profundo visando estimar a severidade de defeitos semelhantes à corrosão em dutos. Resultados de R2 superiores a 0,99 foram alcançados. / [en] Ultrasonic non-destructive evaluation is of extreme importance in the oil and gas industry, especially for assets and structures subjected to conditions that accelerate failure mechanisms. Despite being widely spread, ultrasonic non-destructive methods depend on a specialized workforce, thus being errorprone and time-consuming. In this context, pattern recognition methods, like machine learning, fit conveniently to solve the challenges of the task. Hence, this work aims at applying artificial intelligence techniques to address the interpretation of data acquired through ultrasonic non-destructive evaluation in the context of the oil and gas industry. For that purpose, this dissertation involves three case studies. Firstly, ultrasonic guided wave signals are used to classify defects present in welded thermoplastic composite joints. Results have shown that, when using features extracted with autoregressive models, the accuracy of the machine learning model improves by at least 72.5 percent. Secondly, ultrasonic image data is used to construct an automatic weld diagnostic system. The proposed framework resulted in a lightweight model capable of performing classification with over 99 percent accuracy. Finally, simulation data was used to create a deep learning model for estimating the severity of corrosion-like defects in pipelines. R2 results superior to 0.99 were achieved.

[pt] Recentemente, ondas guiadas por ultrassom têm mostrado grande potencial para ensaios não destrutivos e monitoramento de integridade estrutural (SHM) em um cenário de avaliação de danos. As medições obtidas por meio de ondas elásticas são particularmente úteis devido a sua capacidade de se propagarem em diferentes materiais, como meios sólidos e fluidos e, também, a capacidade de abrangerem áreas amplas. Ao possuir suficientes medições oriundas de ondas guiadas, técnicas avançadas baseadas em dados, como aprendizado de máquina, podem ser aplicadas ao problema, tornando o procedimento de avaliação de danos ainda mais poderoso e robusto. Com base nessas circunstâncias, o presente trabalho trata da aplicação de modelos de aprendizado de máquina para fornecer inferências de avaliação de falhas baseadas em informações de ondas guiadas por ultrassom. Dois principais estudos de caso são abordados. Primeiramente, uma placa de polímero reforçado com fibra de carbono (PRFC) é avaliada, utilizando dados da literatura de sinais de onda guiada do tipo Lamb na detecção de defeitos pontuais. Os resultados demonstraram que uma abordagem que utiliza um sinal de referência foi capaz de obter excelentes acurácias ao usar a extração de características baseadas em técnicas de identificação de sistemas. Em um segundo momento, defeitos semelhantes à corrosão em uma placa de alumínio são classificados de acordo com sua gravidade. A metodologia é auxiliada por um esquema de separação de modos em sinais de ondas guiadas do tipo SH pré-adquiridos. Os resultados obtidos mostraram que a adoção da separação de modos pode, de fato, melhorar os resultados do aprendizado de máquina. / [en] Recently ultrasonic guided waves have shown great potential for nondestructive testing and structural health monitoring (SHM) in a damage evaluation scenario. Measurements utilizing elastic waves are particularly useful due to their capability to propagate in different materials such as solid and fluid bounded media, and, also, the ability to cover broad areas. When enough guided waves measurements are available and advanced data-driven techniques such as machine learning can be applied to the problem, the damage evaluation procedure becomes then even more powerful and robust. Based on these circumstances, the present work deals with the application of machine learning models to provide fault evaluation inferences based on ultrasonic guided waves information. Two main case studies are tackled in the mentioned subject. Firstly, a carbon fiber reinforced polymer (CFRP) plate is assessed using open data of Lamb guided wave signals in the detection of dot type defects. Results demonstrated that a baseline dependent approach can obtain excellent results when using system identification feature extraction. Secondly, corrosion-like defects in an aluminium plate are classified according to their severity. The methodology is assisted by a mode separation scheme of SH guided waves signals of pre-acquired data. Results have shown that the adoption of mode separation can in fact improve the machine learning results.

[pt] Ondas ultrassônicas do tipo SH (do inglês, shear horizontal), ou de cisalhamento horizontal são úteis no campo de ensaios não-destrutivos. Essas podem ser geradas, em meios metálicos, por transdutores acústicos eletromagnéticos (EMAT) que utilizam um arranjo de ímãs permanentes periódicos (PPM), chamados de EMATs PPM. Tais dispositivos em sua forma convencional, entretanto, geram ondas ultrassônicas bidirecionalmente, ou seja, para frente e para trás. Essa característica é geralmente indesejada. Recentemente, foi proposto um EMAT tipo PPM duplo com separação lateral que gera ondas nominalmente em uma única direção. Entretanto, seu diagrama de radiação revela lóbulos traseiros laterais. Esta dissertação tem como objetivo aprimorar o supracitado projeto através de seus parâmetros de construção, mais especificamente, o número de fileiras de ímãs permanentes do arranjo PPM e a separação lateral entre as mesmas. Foi desenvolvido um modelo analítico, baseado em linhas de fontes lineares, que considera a projeção de cada espira como uma fonte harmônica independente, para cálculo do campo ultrassônico gerado por EMATs PPM, tanto os do tipo PPM duplo, quanto o convencional. Com isso, foi possível obter o digrama de radiação teórico dos dispositivos, de forma a analisar como os seus parâmetros de construção interferem em sua unidirecionalidade. Utilizou-se três tecnologias distintas de bobinas, a saber, bobinas fabricadas manualmente, bobinas fabricadas a partir de placas de circuito impresso (PCB) flexível de poliamida e PCB flexível de poliéster. Os arranjos PPM duplos foram colocados sobre moldes impressos em impressora 3D. Realizou-se testes experimentais em uma placa de alumínio 1.5 mm de espessura, com EMAT PPM comercial utilizado como receptor, em diversos ângulos, com o objetivo de calcular o diagrama de radiação experimental do EMAT PPM duplo. Ao todo foram montadas 44 unidades quando combinadas todas as tecnologias de fabricação de bobina, com separação lateral de 1 mm a 4 mm e 1 a 4 de fileiras de ímãs. Resultados experimentais e teóricos mostraram boa concordância. Foi observado que tanto aumentar o número de fileiras de ímãs, quanto diminuir a sua separação lateral reduzem a intensidade dos lóbulos traseiros laterais. Resultados experimentais mostraram que, com a configuração de 4 fileiras de ímãs, separados lateralmente por 1 mm e bobinas feitas a partir de PCB de poliamida, a intensidade dos lóbulos traseiros laterais foi reduzida em 8.6 dB, em relação à configuração original do PPM EMAT duplo . Sobre as tecnologias de bobina, pode-se concluir que o uso de PCBs flexíveis tornou possível obter menores separações laterais entre as fileiras de ímãs e simplificar o processo de construção do EMAT PPM duplo, com destaque para a bobina feita com PCB flexível de poliamida, que apresentou baixo erro médio entre medidas experimentais e simuladas, apresentando também o mais fácil processo de fabricação entre os três tipos de bobinas avaliados. / [en] Shear horizontal (SH) ultrasonic waves are useful in the non-destructive evaluation field. They can be generated, in metallic media, by electromagnetic acoustic transducers (EMAT) that use an array of periodic permanent magnets (PPM). PPM EMATs, in their conventional form, generate forward and backward traveling SH waves. This feature is generally undesired. Recently, a side-shifted dual-PPM EMAT has been proposed. This device generates waves predominantly in a single direction. However, its radiation pattern reveals backward side lobes. This thesis aims to improve the aforementioned design through its construction parameters, more specifically, the number of rows of magnets in the PPM array and the lateral separation between them. An analytical model, based on the line source method, which considers the wires projections as independent wave sources, was developed to calculate the ultrasonic field generated by PPM EMATs, either for the conventional one or the dual-PPM EMAT. Exploiting the developed model, it was possible to compute the theoretical radiation pattern of the device in order to better analyse how its construction parameters affect its unidirectionality. Three different coil technologies were used, namely hand-wound coils and coils made with flexible printed circuit boards (PCBs), either of polyamide or polyester material. The magnet arrays were mounted on 3D-printed molds to ensure their positioning. Experimental tests were carried out where the fabricated device was placed onto a 1.5 mm-thick aluminum plate, and a commercial PPM EMAT was used as a receiver, at different reception angles, in order to calculate the radiation pattern of the dual-PPM EMAT. Overall, 44 units, combining all coil technologies, were manufactured with lateral separation from 1 mm to 4 mm and 1 to 4 rows of magnets per PPM. Experiments and theoretical results presented good agreement. It was observed that either increasing the number of rows of magnets or decreasing their lateral separation reduced the intensity of the backward side lobes. When using the configuration of 4 rows of magnets and 1 mm side shift, fabricated with polyamide PCBs, results revealed that the intensity of the backward side lobes was reduced by 8.6 dB, when compared with the original configuration. Regarding the coil technologies, it can be concluded that the use of flexible PCBs allowed one to obtain shorter lateral separations between rows of magnets and simplified the fabrication process of the dual-EMAT. Mainly, the poliamide-based flexible PCB coil presented low average error between experimental and simulated measurements and the easiest fabrication process among all three coil technologies tested.

[pt] Devido ao efeito acoustoelástico, as Ondas guiadas ultrassônicas (UGWs) têm sido usadas para estimar a tensão mecânica com baixo custo de forma não destrutiva. O Aprendizado de maquina (ML) tem sido aplicado para mapear formas complexas de ondas para estimar a tensão mecânica, embora aspectos importantes como precisão e consumo computacional não tenham sido explorados. Na literatura também não há muito trabalho sobre o uso do aprendizado não supervisionado para a rotulagem automática de amostras com diferentes estados de tensão. Portanto, esta tese apresenta duas abordagens: i) a abordagem supervisionada propõe uma metodologia de modelagem de dados que otimiza a precisão e a implementação computacional, para a estimação da tensão baseada em UGWs em tempo real e ii) a abordagem não supervisionada compara estruturas não supervisionadas para rotular um pequeno conjunto de dados de acordo com o estado de tensão. Para o primeiro, foram avaliados modelos de aprendizagem superficial e profunda com redução de dimensionalidade, estes modelos são criados e testados usando um procedimento de hold-out Monte-Carlo para avaliar sua robustez. Os resultados mostram que, utilizando modelos superficiais e Análise de componentes principais (PCA), foi obtida uma melhoria de precisão e no consumo de hardware em comparação com o estado da arte com modelos de redes neurais profundas. Para o segundo, métodos de redução de dimensionalidade: PCA e t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), são usados para extrair características de sinais UGWs. As características são usadas para agrupar as amostras em estados de baixa, média e alta tensão. Uma análise qualitativa e quantitativa dos resultados foi realizada, considerando a análise de métricas para agrupamento, o PCA realizou o melhor agrupamento, qualitativamente, mostrando menos sobreposição en grupos do que t-SNE. As duas abordagens utilizadas nesta tese, conseguiram extrair características significativas que ajudam tanto na estimativa quanto tanto na rotulagem de dados, contribuindo para a criação de modelos de ML mais eficientes e no problema de interpretação de UGWs. / [en] Due to the acoustoelastic effect, Ultrasonic Guided Waves (UGWs) have been used to estimate mechanical stress in a non-expensive and nondestructively fashion. Machine Learning (ML) has been applied to map complex waveforms to stress estimates, though important aspects, such as accuracy and hardware consumption, have not been explored. Previously in the literature, there are also not many works on the use of unsupervised learning for automatic labeling of samples with different stress states. Therefore, this thesis presents two approaches, (i) the supervised approach aims to propose a data modeling methodology that optimizes accuracy and computational implementation, for real-time ultrasonic based stress estimation and (ii) the unsupervised approach aims at comparing unsupervised frameworks to label a small dataset according to the stress state. For the former, shallow and deep learning models with dimensionality reduction were evaluated, these models are created and tested using a Monte-Carlo holdout procedure to evaluate their robustness under different stress conditions. The results show that, using shallow models and Principal Component Analysis (PCA), an accuracy improvement and hardware consumption as compared to the state of the art reported with deep neural network models were obtained. For the latter, dimensionality reduction methods: PCA and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), are used to extract features from UGWs signals with different stress levels. The features are used to group the samples into low, medium and high stress states. A qualitative and quantitative analysis of the results was performed. Considering the analysis of metrics for clustering, PCA performed the best clustering, qualitatively, showing less overlapping of clusters than t-SNE. The two approaches used in this thesis, managed to extract meaningful features which helped in both estimation and stress labeling, contributing to the creation of more efficient ML models and in the problem of interpreting UGWs.