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Técnicas de inteligência artificial aplicadas ao método de monitoramento de integridade estrutural baseado na impedância eletromecânica para monitoramento de danos em estruturas aeronáuticas / Artificial intelligence techniques applied to the impedance-based structural health monitoring technique for monitoring damage in aircraft structuresPalomino, Lizeth Vargas 03 July 2012 (has links)
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The basic concept of impedance-based structure health monitoring is measuring the
variation of the electromechanical impedance of the structure as caused by the presence of
damage by using patches of piezoelectric material bonded on the surface of the structure (or
embedded into). The measured electrical impedance of the PZT patch is directly related to
the mechanical impedance of the structure. That is why the presence of damage can be
detected by monitoring the variation of the impedance signal. In order to quantify damage, a
metric is specially defined, which allows to assign a characteristic scalar value to the fault.
This study initially evaluates the influence of environmental conditions in the impedance
measurement, such as temperature, magnetic fields and ionic environment. The results show
that the magnetic field does not influence the impedance measurement and that the ionic
environment influences the results. However, when the sensor is shielded, the effect of the
ionic environment is significantly reduced. The influence of the sensor geometry has also
been studied. It has been established that the shape of the PZT patch (rectangular or
circular) has no influence on the impedance measurement. However, the position of the
sensor is an important issue to correctly detect damage. This work presents the development
of a low-cost portable system for impedance measuring to automatically measure and store
data from 16 PZT patches, without human intervention. One fundamental aspect in the
context of this work is to characterize the damage type from the various impedance signals
collected. In this sense, the techniques of artificial intelligence known as neural networks and
fuzzy cluster analysis were tested for classifying damage of aircraft structures, obtaining
satisfactory results. One last contribution of the present work is the study of the performance
of the electromechanical impedance-based structural health monitoring technique to detect
damage in structures under dynamic loading. Encouraging results were obtained for this aim. / O conceito básico da técnica de integridade estrutural baseada na impedância tem a ver com o
monitoramento da variação da impedância eletromecânica da estrutura, causada pela presença
alterações estruturais, através de pastilhas de material piezelétrico coladas na superfície da
estrutura ou nela incorporadas. A impedância medida se relaciona com a impedância mecânica
da estrutura. A partir da variação dos sinais de impedância pode-se concluir pela existência ou
não de uma falha. Para quantificar esta falha, métricas de dano são especialmente definidas,
permitindo atribuir-lhe um valor escalar característico. Este trabalho pretende inicialmente avaliar
a influência de algumas condições ambientais, tais como os campos magnéticos e os meios
iônicos na medição de impedância. Os resultados obtidos mostram que os campos magnéticos
não tem influência na medição de impedância e que os meios iônicos influenciam os resultados;
entretanto, ao blindar o sensor, este efeito se reduz consideravelmente. Também foi estudada a
influencia da geometria, ou seja, do formato do PZT e da posição do sensor com respeito ao
dano. Verificou-se que o formato do PZT não tem nenhuma influência na medição e que a
posição do sensor é importante para detectar corretamente o dano. Neste trabalho se apresenta
o desenvolvimento de um sistema de medição de impedância de baixo custo e portátil que tem a
capacidade de medir e armazenar a medição de 16 PZTs sem a necessidade de intervenção
humana. Um aspecto de fundamental importância no contexto deste trabalho é a caracterização
do dano a partir dos sinais de impedância coletados. Neste sentido, as técnicas de inteligência
artificial conhecidas como redes neurais e análises de cluster fuzzy, foram testadas para
classificar danos em estruturas aeronáuticas, obtendo resultados satisfatórios para esta tarefa.
Uma última contribuição deste trabalho é o estudo do comportamento da técnica de
monitoramento de integridade estrutural baseado na impedância eletromecânica na detecção de
danos em estruturas submetidas a carregamento dinâmico. Os resultados obtidos mostram que
a técnica funciona adequadamente nestes casos. / Doutor em Engenharia Mecânica
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