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Monitoramento e identificação numérico e experimental de danos em vigas e pontes de aço e concreto utilizando transformadas de wavelet / Monitoring and identification numerical and experimental of damages in steel and concrete beams and bridges using wavelet transformsSilva, Ramon Saleno Yure Rubim Costa 15 April 2015 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2015. / Nos últimos anos, percebe-se uma constante preocupação da comunidade científica pela busca de técnicas eficientes para identificação de danos em estruturas. Isto resultou no desenvolvimento progressivo da Área de Integridade Estrutural. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é contribuir com mais testes estáticos e dinâmicos, com uma metodologia de identificação de danos e com um índice de dano para auxiliar no processo de identificação de danos em pontes rodoviárias e ferroviárias de aço e de concreto armado. Para isto, são escolhidos os métodos baseados em wavelets. Tais métodos podem detectar singularidades presentes nos parâmetros modais ou deslocamentos causados pelo dano e, consequentemente, não requerem a condição da estrutura antes do dano. Além disso, podem ser aplicados tanto em resposta estáticas quanto dinâmicas. Foram realizados testes experimentais e análises numéricas em vigas e em um modelo reduzido de uma ponte ferroviária em aço visando obter as respostas estáticas e dinâmicas, para em seguida, aplicar as Transformadas de Wavelet e o índice de dano proposto baseado na curvatura da energia dos coeficientes de wavelet. A partir dos estudos realizados, concluiu-se que a metodologia proposta utilizando as transformadas de wavelet após a interpolação e a regularização dos dados e o índice de dano proposto podem ser utilizados como uma alternativa às técnicas tradicionais de detecção de danos, visto que as mesmas foram capazes de localizar a posição do dano para diversas situações. / In recent years, it can be observed a constant concern of the scientific community by the search for efficient techniques for damage identification of structures thus enabling the progressive development of the Structural Health Monitoring (SHM). In this sense, the objective of this work is to contribute with more dynamic and static tests, with a damage identification methodology and a damage index to help the damage identification process in beams, roadway and railway bridges of steel and reinforced concrete. For this, methods based on wavelets were chosen. Such methods may detect singularities present in the modal parameters or displacements caused by the damage and therefore do not require the condition of the structure before damage. Furthermore, it can be applied both in static as well as dynamic response. Experimental and numerical tests were carried out on beams, in a scale model of a steel railway bridge and a real reinforced concrete bridge to obtain the static and dynamic responses, to then apply the Wavelet Transform and the proposed damage index based on the curvature energy of the wavelet coefficients. From the studies, it was concluded that the proposed methodology using wavelet transforms after interpolation and smoothing in the data and the proposed damage index could be used as an alternative to traditional techniques for detection of damage, since they were able to detect the position of the damage for many situations.
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Algoritmos de otimização e o problema inverso aplicados à identificação de danos estruturais com o uso do MEF / Optimization algorithms and the inverse problems applied to the structural damage identification with the use of FEMEmidio Sobrinho, Brunno 03 September 2015 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-02-19T12:19:07Z
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2015_BrunnoEmidioSobrinho.pdf: 4665102 bytes, checksum: a9f77c9a940f052acd7f2e559fb4bc23 (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-07-30T12:20:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2015_BrunnoEmidioSobrinho.pdf: 4665102 bytes, checksum: a9f77c9a940f052acd7f2e559fb4bc23 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-30T12:20:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2015_BrunnoEmidioSobrinho.pdf: 4665102 bytes, checksum: a9f77c9a940f052acd7f2e559fb4bc23 (MD5) / Os trabalhos com erros e incertezas oriundos da utilização de modelos numéricos e experimentais, têm sido objeto de estudo de muitos pesquisadores tanto na simulação do comportamento físico real quanto na otimização da resposta estrutural, principalmente devido às dificuldades encontradas, por exemplo, na modelagem da rigidez de conexões,
das condições de apoio ou dos parâmetros relevantes em estruturas que envolvem danos. Assim, propor uma metodologia que melhor represente as respostas das estruturas aos carregamentos, de forma sistemática e sem negligenciar as simplificações, é propor struturas capazes de formular matematicamente um problema,
em busca da resposta ótima. Isto é, a partir de um processo numérico se obtém uma configuração da estrutura que resulta em uma performance ótima, seja devido ao
atendimento de algum critério de máxima rigidez, seja por satisfazer restrições tanto sobre as variáveis de projeto quanto sobre o comportamento da estrutura (tensão de falha, frequência, modos, deslocamentos, etc...). Neste contexto, este trabalho apresenta um estudo de ajuste de estruturas de vigas metálicas modeladas pelo Método de Elementos
Finitos (MEF) e baseado em dados experimentais estáticos (deslocamentos), através dos Problemas Inversos, para melhor compreender o comportamento físico real das estruturas, e da aplicação de uma técnica de otimização, denominada Evolução Diferencial, para simulação e identificação de danos. Uma série de vigas com diferentes carregamentos e posições de danos foram simulados para comprovar a eficácia do algoritmo, apresentando
resultados consistentes. / Works with errors and uncertainties arising from the use of numerical models and experimental have been studied by many researchers both in simulation of real physical behavior as optimization of the structural response, mainly due to the difficulties encountered for example in modeling the rigidity of connections, the supporting conditions or parameters relevant structures that involve damage. Thus propose a methodology that
best represents the responses of structures to loading, systematically and without neglecting the simplifications, it is to propose structural optimization techniques to mathematically formulate a problem in search of the optimal response. That is, from a numerical method to get a frame configuration that results in a great performance, whether due care some criteria of maximum rigidity, is to satisfy restrictions both on the design
variables as on the behavior of the structure (failure stress, frequency, mode, displacement). In this context, this work presents a study of metal beams structures adjustment modeled by the Finite Element Method (FEM) and based on static experimental data (displacement) through Inverse Problems, to better understand the real physical behavior of structures, and applying an optimization technique named Differential
Evolution, for simulation and damage identification. A series of beams with various loads and positions damage were simulated to demonstrate the effectiveness of this algorithm, with consistent results.
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Detecção de dano estrutural em estruturas planas utilizando redes neurais / Structural damage detection in plane structures using neural networksMaia, Renato Abreu 09 December 2016 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-03-23T20:07:15Z
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2016_RenatoAbreuMaia.pdf: 3300148 bytes, checksum: 7ca98a4c224cbc59743ee2d0c0e212fd (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-04-07T16:40:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2016_RenatoAbreuMaia.pdf: 3300148 bytes, checksum: 7ca98a4c224cbc59743ee2d0c0e212fd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-07T16:40:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2016_RenatoAbreuMaia.pdf: 3300148 bytes, checksum: 7ca98a4c224cbc59743ee2d0c0e212fd (MD5) / Conforme as tecnologias de projeto e construção avançam, as estruturas tendem a surgir cada vez mais esbeltas, o que as torna mais vulneráveis a vibrações excessivas. Aliado a isso, a possível degradação estrutural de construções antigas tem gerado um crescimento no desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de monitoramento de integridade estrutural, em especial ferramentas que fazem uso das propriedades dinâmicas das estruturas (frequências naturais e modos de vibração), visto que estas sofrem alterações quando há mudanças nas propriedades físicas da estrutura. Neste sentido, métodos capazes de identificar alterações nas propriedades dinâmicas e utilizá-las para localizar e quantificar possíveis danos estruturais tornam-se de suma importância para o bom funcionamento de um sistema de monitoramento de integridade estrutural, como é o caso da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Esta é uma técnica matemática que, quando utilizada juntamente com as características dinâmicas, mostra-se capaz de indicar até as menores alterações na integridade de elementos estruturais. Neste contexto, várias RNAs com o algoritmo backpropagation foram testadas utilizando as características dinâmicas obtidas numericamente e experimentalmente de uma viga e três pórticos planos. Tendo em vista as etapas necessárias para o bom funcionamento de uma RNA, para a fase de treinamento foram criados modelos numéricos das estruturas estudadas e suas propriedades dinâmicas foram utilizadas como entrada das redes. Já para a fase de teste, foram utilizados dados provenientes tanto de modelos numéricos quanto de estruturas ensaiadas experimentalmente. Após o processamento, os resultados foram analisados criticamente, permitindo uma avaliação do desempenho das RNAs no que diz respeito à detecção de danos estruturais. / As design and construction technologies advance, structures tend to appear more slender, making them more vulnerable to excessive vibration. In addition, the possible structural degradation of old constructions has generated a growth in the development and improvement of structural health monitoring techniques, especially tools that make use of the dynamic properties of the structures (natural frequencies and mode shapes). In this sense, methods capable of identifying changes in the dynamic properties and using them to locate and quantify possible structural damages are essential for the proper functioning of a monitoring system, such as the Artificial Neural Networks (ANNs) technique. This is a mathematical technique that, when used together with the dynamic characteristics, shows itself capable of indicating even the smallest changes in the integrity of structural elements. In this context, several RNAs with the backpropagation algorithm were tested using the dynamical characteristics obtained numerically and experimentally from one beam and three plane frames. Considering the steps necessary for the proper functioning of an ANN, for the training phase, numerical models of the studied structures were created and their dynamic properties were used as inputs to the networks. For the test phase, data from both numerical models and experimentally tested structures were used. After processing the data, the results were analyzed critically, allowing an evaluation of the RNAs performance in order to detect structural damages.
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Metodologia baseada em redes neurais artificiais para a detecção de danos estruturais / Development of a methodology based on artificial neural networks for structural damages detectionAraújo, Marília Marcy Cabral de 17 November 2017 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2017. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-06-25T21:44:05Z
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2017_MaríliaMarcyCabraldeAraújo.pdf: 8292780 bytes, checksum: 8f44a2ea023640998a0589105a568f8b (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-06-29T16:40:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2017_MaríliaMarcyCabraldeAraújo.pdf: 8292780 bytes, checksum: 8f44a2ea023640998a0589105a568f8b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-29T16:40:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2017_MaríliaMarcyCabraldeAraújo.pdf: 8292780 bytes, checksum: 8f44a2ea023640998a0589105a568f8b (MD5)
Previous issue date: 2018-06-25 / Durante a vida útil as estruturas sofrem solicitações, desgastes, deteriorações e outros processos que podem causar fissuração, de forma a comprometer seu funcionamento, ou, até mesmo, ser a causa de seu colapso estrutural. Somado a esses fatores, o crescente número de estruturas muito esbeltas, consequentemente mais susceptíveis a vibrações excessivas, bem como a preocupação com o desempenho e a degradação de estruturas antigas, têm impulsionado o estudo e o desenvolvimento de novas técnicas capazes de realizar um acompanhamento contínuo da saúde da estrutura. Neste sentido, ferramentas com a capacidade de captar e interpretar confiável e rapidamente as respostas de estruturas de médio e grande porte, sobretudo aquelas baseadas nas propriedades dinâmicas, tornam-se essenciais para complementar um sistema de monitoramento da saúde estrutural. Nos últimos anos, parte da comunidade científica vem adotando a detecção de danos como um problema de reconhecimento de padrões, no qual uma classificação é realizada em função de parâmetros afetados por uma mudança nas propriedades físicas de um sistema. Nesta perspectiva, pode-se citar a existência de ferramentas que, ao serem trabalhadas em conjunto com as propriedades dinâmicas, tornam-se métodos eficientes na detecção de danos, como é o caso das Redes Neurais Artificiais (RNAs) e foco deste trabalho. Foram estudados três tipos de rede (Backpropagation, a Learning Vector Quantization (LVQ) e a Self Organizing Maps (SOM)), aplicadas aos casos de dois tipos de estruturas. A primeira, mais simples e em menor escala foi uma viga produzida em laboratório. Já o segundo caso estudado foi o da Ponte do Infante Dom Henrique, em Portugal. Em ambas as aplicações foram variados alguns parâmetros dos algoritmos para verificar a robustez da ferramenta e os resultados foram bastante animadores, resultando em forte tendência de integrar as RNAs a sistemas de monitoramento de estruturas, inclusive de grande porte. / During useful life, structures suffer from stress, wear, deterioration and other processes that can cause cracking, so as to compromise their functioning or even cause structural collapse. Added to these factors, the growing number of very slender structures, consequently more susceptible to excessive vibrations, as well as the concern with the performance and the degradation of old structures, have driven the study and the development of new techniques capable of continuous structure health monitoring. In this sense, tools with the ability to capture and interpret reliably and quickly the responses of medium and large structures, especially those based on dynamic properties, are essential to complement a structural health monitoring system. In recent years, part of the scientific community has been adopting damage detection as a pattern recognition problem in which a classification is performed according to parameters affected by a change in the physical properties of a system. In this perspective, it can be mentioned the existence of tools that when worked in conjunction with the dynamic properties become efficient methods in the detection of damages, as is the case of Artificial Neural Networks (ANNs) and focus of this work. Three types of network (Backpropagation, Learning Vector Quantization (LVQ) and Self Organizing Maps (SOM) were studied, applied to cases of two types of structures. The first, simpler and in smaller scale was a beam produced in the laboratory. The second case studied was the Bridge of the Infante Dom Henrique in Portugal. In both applications, some parameters of the algorithms were varied to verify the robustness of the tool and the results were quite encouraging, resulting in a strong tendency to integrate ANNs to structures monitoring systems, even large ones.
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Método de identificação de danos em estruturas, baseado na variação da frequência natural causada pela aplicação de uma massa móvel adicional / Method of identification of damage in structures, based on the variation of the natural frequency caused by the application of an additional mobile massLopez Palechor, Erwin Ulises 02 February 2018 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-11T18:07:58Z
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2018_ErwinUlisesLopezPalechor.pdf: 44320468 bytes, checksum: e738a87a5dd443849b94a38424429409 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-14T19:20:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2018-06-05 / O objetivo de identificação de danos é a descrição de um modelo estrutural existente, com base em dados obtidos experimentalmente (resposta dinâmica ou estática). Muitas vezes é desejável detectar irregularidades ou alterações da resposta da estrutura, considerando propriedades que foram alteradas pelo dano. Dessa forma, esta pesquisa está direcionada à aplicação do método de identificação baseado na análise das propriedades dinâmicas de vigas metálicas em escala real, submetidas à ação de uma massa móvel adicional que gera uma mudança progressiva das frequências naturais devido ao diferente posicionamento desta. No entanto, a presença de um pequeno dano pode não ser tão evidente. Sendo assim, faz-se necessário uso das Transformadas de Wavelet para auxiliar no processo de localização de danos ou possieis mudanças na rigidez da estrutura. O método proposto foi desenvolvido de forma experimental e numérica. Na análise experimental foram testadas vigas (perfis-I) de aço biapoiadas, submetidas à ação de cargas móveis adicionais e com danos induzidos nos flanges dos perfis. Na análise numérica, as mesmas vigas utilizadas na análise experimental foram modeladas no ANSYS, Foi desenvolvida uma análise modal prévia para verificar a eficácia do método e uma análise transiente, reproduzindo as condições reais dos ensaios experimentais. O sinal temporal e as frequências naturais obtidas foram processadas através do software MATLAB, para posteriormente aplicar o método de correção de frequências, interpolação e finalmente a aplicação das Transformadas Discretas de Wavelet. Os resultados obtidos mostraram que o método apresenta um bom comportamento para danos localizados no trecho central da viga, sendo capaz de identificar os danos localizados nesta região. O método mostra ruídos indesejáveis nos pontos de apoio das vigas examinadas. Portanto, o uso de massas adicionais associadas às Transformadas de Wavelet mostra-se promissor no processo de detecção e monitoramento dos danos em estruturas. / The damage identification process is usually done from the responses obtained experimentally (dynamic or static) considering properties that have been changed by the damage. Thus, this research is directed to the application of the identification method based on the analysis of the dynamic properties of steel beams in a real scale, submitted to the action of a moving additional mass that generates progressive change of the natural frequencies due to the different positioning of this mass. However, the presence of minor damage may not be so obvious. Thus, it is necessary to use the Wavelet Transform to help in the process of damage identification, or possible stiffness changes of the structure. The proposed method was developed experimentally and numerically. In the experimental analysis, simply supported steel beams (I-profiles) were tested, subjected to the action of an additional rove mass and induced damage to the flange of the profiles. In the numerical analysis, the same beams used in the experimental analysis were modeled in ANSYS program. A previous modal analysis and a transient analysis were developed. The temporal signal and the natural frequencies obtained from the modeling were processed through MATLAB to later apply the method of frequency correction, interpolation and finally apply the Wavelet Discrete Transform. The results showed that the method presents a good behavior for localized damages in the central area of the beam span, being able to identify the localized damages in this region. The method shows undesirable noise next to the supporting points of the beam. Therefore, the use of additional masses associated with wavelet transformations is promising in the detection and monitoring of structural damage.
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Identificação de danos em estruturas bi-dimensionais via matriz de flexibilidade baseado em um modelo de dano contínuo / Damage identification in two-dimensional structure via flexibility matrix based on a damage continuos modelRosilene Abreu Portella Corrêa 24 May 2013 (has links)
No presente trabalho, o modelo de identificação de danos apresentado por
Stutz et al. (2005) é utilizado. A contribuição do presente trabalho consiste em avaliar
alguns pontos da identificação de danos em vigas e, em seguida, expandir o modelo
para identificar danos estruturais em placas. Uma avaliação do comportamento das
frequências naturais e da matriz de flexibilidade para uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente
apoiada, na presença de danos simulados pelo parâmetro de coesão é
realizada. Essa análise, permite também o conhecimento das regiões onde há maior
sensibilidade ao dano, ajudando a traçar estratégias para melhorar a identificação
de danos em regiões que sofrem poucas alterações na presença de falhas estruturais.
Comparou-se o comportamento dos dois primeiros modos de vibração da viga
simplesmente apoiada na presença de um dano estrutural, com os dois primeiros
modos de vibração da estrutura intacta e corrompidos por ruído. Diversos métodos de
localização de danos e de otimização são avaliados na tentativa de identificar os danos
simulados através do campo de danos proposto por Stutz et al. (2005) na presença de
dados ruidosos. Após a apresentação de resultados da identificação de danos obtidos
para uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada, uma análise do comportamento
das frequências naturais e da matriz de flexibilidade de uma viga de Euler-
Bernoulli engastada na presença de danos é apresentada, assim como os resultados
de identificação de danos considerando-se diversos cenários e níveis de ruído.
Uma importante contribuição do presente trabalho consiste em propor um método de
identificação de danos via matriz de flexibilidade onde o campo de defeitos para a
placa de Kirchoff é modelado via MEF. Uma análise do comportamento da matriz de
flexibilidade devido à presença de danos na placa é apresentada, assim como os resultados
numéricos da identificação de danos estruturais com e sem a presença de
dados ruidosos. Com a finalidade de reduzir o custo computacional na identificação de
danos em estruturas complexas, uma hibridização entre o método de otimização por
enxame de particulas (PSO, do inglês, Particle Swarm Optimization) e o método de
otimização Levenberg-Marquardt é proposta. Resultados numéricos da hibridização
para uma estrutura do tipo placa são apresentados. / In this work, the damage identification model presented by Stutz et al. (2005)
is used. The contribution of this work consists in evaluating some aspects of damage
identification in beams, and then, expands the model to identify structural damage in
plates. An evaluation of the behavior of the natural frequencies and the flexibility matrix
for a simply supported Euler-Bernoulli beam, in the presence of damage simulated by
the cohesion parameter, is presented. This analysis also allows the understanding of
the regions where there is a great sensitivity to the damage, helping this way to build
strategies to improve the identification of damage in regions that suffer little change
in the presence of structural damage. It had been compared the behavior of the first
two vibration modes of simply supported beam in the presence of a structural damage,
with the first two vibration modes of the structure intact and corrupted by noise. Several
methods of damage localization and optimization are evaluated in the attempt to
identify the damage simulated through the field of damage proposed by Stutz et al.
(2005) in the presence of noisy data. After the presentation of the results of the damage
identification obtained by a simply supported Euler-Bernoulli beam, an analysis
of the behavior of the natural frequencies and the flexibility matrix of an Euler-Bernoulli
beam clamped in the presence of damage is presented, thus the result of damage
identification considering several scenarios and noise levels are presented. The major
contribution of this work is to propose a method of damage identification via flexibility
matrix where the damage to the Kirchoff s plate is modeled via MEF. An analysis of the
behavior of the flexibility matrix considering the presence of damage in plates and the
numerical results of the damage identification with and without the presence of noisy
data are presented. In order to reduce the computational cost on damage identification
considering complex structures, a hybridization between the method Particle Swarm
Optimization and the method Levenberg-Marquardt is proposed, and numerical results
for a plate are presented.
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Identificação de danos em estruturas bi-dimensionais via matriz de flexibilidade baseado em um modelo de dano contínuo / Damage identification in two-dimensional structure via flexibility matrix based on a damage continuos modelRosilene Abreu Portella Corrêa 24 May 2013 (has links)
No presente trabalho, o modelo de identificação de danos apresentado por
Stutz et al. (2005) é utilizado. A contribuição do presente trabalho consiste em avaliar
alguns pontos da identificação de danos em vigas e, em seguida, expandir o modelo
para identificar danos estruturais em placas. Uma avaliação do comportamento das
frequências naturais e da matriz de flexibilidade para uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente
apoiada, na presença de danos simulados pelo parâmetro de coesão é
realizada. Essa análise, permite também o conhecimento das regiões onde há maior
sensibilidade ao dano, ajudando a traçar estratégias para melhorar a identificação
de danos em regiões que sofrem poucas alterações na presença de falhas estruturais.
Comparou-se o comportamento dos dois primeiros modos de vibração da viga
simplesmente apoiada na presença de um dano estrutural, com os dois primeiros
modos de vibração da estrutura intacta e corrompidos por ruído. Diversos métodos de
localização de danos e de otimização são avaliados na tentativa de identificar os danos
simulados através do campo de danos proposto por Stutz et al. (2005) na presença de
dados ruidosos. Após a apresentação de resultados da identificação de danos obtidos
para uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada, uma análise do comportamento
das frequências naturais e da matriz de flexibilidade de uma viga de Euler-
Bernoulli engastada na presença de danos é apresentada, assim como os resultados
de identificação de danos considerando-se diversos cenários e níveis de ruído.
Uma importante contribuição do presente trabalho consiste em propor um método de
identificação de danos via matriz de flexibilidade onde o campo de defeitos para a
placa de Kirchoff é modelado via MEF. Uma análise do comportamento da matriz de
flexibilidade devido à presença de danos na placa é apresentada, assim como os resultados
numéricos da identificação de danos estruturais com e sem a presença de
dados ruidosos. Com a finalidade de reduzir o custo computacional na identificação de
danos em estruturas complexas, uma hibridização entre o método de otimização por
enxame de particulas (PSO, do inglês, Particle Swarm Optimization) e o método de
otimização Levenberg-Marquardt é proposta. Resultados numéricos da hibridização
para uma estrutura do tipo placa são apresentados. / In this work, the damage identification model presented by Stutz et al. (2005)
is used. The contribution of this work consists in evaluating some aspects of damage
identification in beams, and then, expands the model to identify structural damage in
plates. An evaluation of the behavior of the natural frequencies and the flexibility matrix
for a simply supported Euler-Bernoulli beam, in the presence of damage simulated by
the cohesion parameter, is presented. This analysis also allows the understanding of
the regions where there is a great sensitivity to the damage, helping this way to build
strategies to improve the identification of damage in regions that suffer little change
in the presence of structural damage. It had been compared the behavior of the first
two vibration modes of simply supported beam in the presence of a structural damage,
with the first two vibration modes of the structure intact and corrupted by noise. Several
methods of damage localization and optimization are evaluated in the attempt to
identify the damage simulated through the field of damage proposed by Stutz et al.
(2005) in the presence of noisy data. After the presentation of the results of the damage
identification obtained by a simply supported Euler-Bernoulli beam, an analysis
of the behavior of the natural frequencies and the flexibility matrix of an Euler-Bernoulli
beam clamped in the presence of damage is presented, thus the result of damage
identification considering several scenarios and noise levels are presented. The major
contribution of this work is to propose a method of damage identification via flexibility
matrix where the damage to the Kirchoff s plate is modeled via MEF. An analysis of the
behavior of the flexibility matrix considering the presence of damage in plates and the
numerical results of the damage identification with and without the presence of noisy
data are presented. In order to reduce the computational cost on damage identification
considering complex structures, a hybridization between the method Particle Swarm
Optimization and the method Levenberg-Marquardt is proposed, and numerical results
for a plate are presented.
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Detecção de danos em pontes em escala reduzida pela identificação modal estocástica / Damage detection in small scale models of bridges based on stochastic modal identificationJuliani, Tiago Marrara 13 November 2014 (has links)
As pontes de concreto armado são obras de arte de extrema importância para a infraestrutura de transportes do Brasil. Portanto sua inspeção e manutenção são atividades estratégicas. A inspeção visual, ensaios destrutivos e não destrutivos fornecem informações sobre a sua integridade estrutural e auxiliam na tomada de decisões relativas à necessidade de reparos e reforços. Entre os ensaios não destrutivos, avalia-se neste trabalho a aplicação da identificação modal estocástica na detecção de danos em pontes. A técnica baseia-se na medição das vibrações ambientais da estrutura, aquelas que ocorrem durante seu uso, identificação de suas propriedades modais, comparação com as propriedades modais da estrutura íntegra e consequente detecção de danos. Diferentemente da análise dinâmica experimental clássica, na identificação modal estocástica as ações dinâmicas não são medidas e nem controladas durante o ensaio. Por este motivo foram adotadas técnicas de identificação modal baseadas apenas nas vibrações medidas em alguns pontos da estrutura, funções de densidade espectral de potência e transmissibilidades de vibrações entre os pontos. Desta forma as frequências naturais e modos de vibração experimentais puderam ser precisamente identificados em modelos íntegros e danificados de pontes em escala reduzida. Em cada modelo, uma danificação foi imposta em uma de suas longarinas no meio do vão ou no segundo quarto de vão. Após a realização dos ensaios dinâmicos nas condições íntegra e danificada, duas técnicas de identificação de danos foram utilizadas: Diferença de Curvatura Modal (DCM) e Índice de Dano (ID). Ambas as técnicas tiveram sucesso na detecção de danos nos modelos de pontes avaliados. / Reinforced concrete bridges are extremely important elements of Brazilian transportation infrastructure. Consequently their inspection and maintenance are strategic activities. Visual inspection, destructive or nondestructive tests offer relevant information on their structural integrity and support the decision on the need of retrofitting or strengthening. Among existing types of nondestructive tests, this work focuses on the application of stochastic modal identification in damage detection of bridges. This technique is based on the measurement of environmental vibrations that occur during normal operation of the structure, modal identification, comparison of modal properties between damaged and undamaged bridge and finally damage detection. Opposed to classical dynamic experimental analysis, in stochastic modal identification the loads are not measured or known during the test. For this reason modal identification was only based in vibrations measured in selected points of the structure, power spectral density functions and vibration transmissibilities between these points. With this method natural frequencies and experimental modal shapes could be precisely identified in damaged and undamaged small scale models of bridges. The damage was induced in the middle of the span or in the second quarter of the span in one of the girders. After dynamic testing in undamaged and damaged conditions two damage identification techniques were used: Modal Curvature Difference (MCD) and Damage Index (ID). Both techniques detected successfully the damages imposed to the bridge models.
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Output-only methods for damage identification in structural health monitoringSANTOS, Adam Dreyton Ferreira dos 27 April 2017 (has links)
Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-09-04T16:05:28Z
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Previous issue date: 2017-04-27 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / No campo da monitorização de integridade estrutural (SHM), a identificação de dano baseada em vibração tem se tornado uma área de pesquisa crucial devido a sua potencial aplicação em estruturas de engenharia do mundo real. Assumindo que os sinais de vibração podem ser medidos pelo emprego de diferentes tipos de sistemas de monitorização, quando aplica-se o tratamento de dados adequado, as características sensíveis a dano podem ser extraídas e usadas para avaliar dano estrutural incipiente ou progressivo. Entretanto, as estruturas do mundo real estão sujeitas às mudanças regulares nas condições operacionais e ambientais (e.g., temperatura, umidade relativa, massa de tráfego e outros), as quais impõem dificuldades na identificação do dano estrutural uma vez que essas mudanças influenciam diferentes características de forma distinta. Nesta tese por agregação de artigos, a fim de superar essa limitação, novos métodos output-only são propostos para detectar e quantificar dano em estruturas sob influências operacionais e ambientais não medidas. Os métodos são baseados nos campos de aprendizagem de máquina e inteligência artificial e podem ser classificados como técnicas baseadas em kernel e clusterização. Quando os novos métodos são comparados àqueles do estado da arte, os resultados demonstraram que os primeiros possuem melhor performance de detecção de dano em termos de indicações de dano falso-positivas (variando entre 3,6Ű5,4%) e falso-negativas (variando entre 0Ű2,6%), sugerindo potencial aplicabilidade em soluções práticas de SHM. Se os métodos propostos são comparados entre si, aqueles baseados em clusterização, nomeadamente as abordagens de expectância-maximização global via algoritmos meméticos, provaram ser as melhores técnicas para aprender a condição estrutural normal, sem perda de informação ou sensibilidade aos parâmetros iniciais, e para detectar dano (erros totais iguais a 4,4%). / In the structural health monitoring (SHM) field, vibration-based damage identification has become a crucial research area due to its potential to be applied in real-world engineering structures. Assuming that the vibration signals can be measured by employing different types of monitoring systems, when one applies
appropriate data treatment, damage-sensitive features can be extracted and used to assess early and progressive structural damage. However, real-world structures are subjected to regular changes in operational and environmental conditions (e.g., temperature, relative humidity, traffic loading and so on) which impose difficulties to identify structural damage as these changes influence different features in a distinguish manner. In this thesis by papers, to overcome this drawback, novel output-only methods are proposed for detecting and quantifying damage on structures under unmeasured operational and environmental influences. The methods are based on the machine learning and artificial intelligence fields and can be classified as kernel- and cluster-based techniques. When the novel methods are compared to the state-of-the-art ones, the results demonstrated that the former ones have better damage detection performance in terms of false-positive (ranging between 3.65.4%) and false-negative (ranging between 0-2.6%) indications of damage, suggesting their applicability for real-world SHM solutions. If the proposed methods are compared to each other, the cluster-based ones, namely the global expectation-maximization approaches based on memetic algorithms, proved to be the best techniques to learn the normal structural condition, without loss of information or sensitivity to the initial parameters, and to detect damage (total errors equal to 4.4%).
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Identificação de danos estruturais via método de Monte Carlo com cadeias de Markov / Identification of structural damage via Markov Chain Monte Carlo methodJosiele da Silva Teixeira 14 February 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho apresenta um estudo referente à aplicação da abordagem Bayesiana
como técnica de solução do problema inverso de identificação de danos estruturais,
onde a integridade da estrutura é continuamente descrita por um parâmetro estrutural
denominado parâmetro de coesão. A estrutura escolhida para análise é uma viga simplesmente
apoiada do tipo Euler-Bernoulli. A identificação de danos é baseada em alterações
na resposta impulsiva da estrutura, provocadas pela presença dos mesmos. O problema
direto é resolvido através do Método de Elementos Finitos (MEF), que, por sua vez, é
parametrizado pelo parâmetro de coesão da estrutura. O problema de identificação de
danos é formulado como um problema inverso, cuja solução, do ponto de vista Bayesiano, é
uma distribuição de probabilidade a posteriori para cada parâmetro de coesão da estrutura,
obtida utilizando-se a metodologia de amostragem de Monte Carlo com Cadeia de Markov.
As incertezas inerentes aos dados medidos serão contempladas na função de verossimilhança. Três estratégias de solução são apresentadas. Na Estratégia 1, os parâmetros de
coesão da estrutura são amostrados de funções densidade de probabilidade a posteriori que
possuem o mesmo desvio padrão. Na Estratégia 2, após uma análise prévia do processo
de identificação de danos, determina-se regiões da viga potencialmente danificadas e os
parâmetros de coesão associados à essas regiões são amostrados a partir de funções de
densidade de probabilidade a posteriori que possuem desvios diferenciados. Na Estratégia
3, após uma análise prévia do processo de identificação de danos, apenas os parâmetros
associados às regiões identificadas como potencialmente danificadas são atualizados. Um
conjunto de resultados numéricos é apresentado levando-se em consideração diferentes
níveis de ruído para as três estratégias de solução apresentadas. / This work presents a study on the application of Bayesian approach as a technique
for solving the inverse problem of structural damage identification, where the integrity
of the structure is continuously described by a structural cohesion parameter. The
structure chosen for analysis is a simply supported Euler - Bernoulli beam. The damage
identification is based on changes in the impulse response of the structure caused by the
presence thereof. The direct problem is solved by the finite element method (FEM), which,
in turn, is parameterized by the cohesion parameter of the structure. The problem of
identifying damages is formulated as an inverse problem, whose solution, from the Bayesian
framework, is a posteriori probability distribution of the cohesion parameter, obtained
using the sampling methodology of Monte Carlo with Markov Chain. The uncertainties
inherent to the measured data will be included in the likelihood function. Three solution
strategies are presented. In the Strategy 1, the cohesion parameters of the structure are
sampled from probability density functions a posteriori that have the same standard
deviation. In the Strategy 2, after a previous analysis of the damage identification process,
are determined potentially damaged regions and the cohesion parameters associated with
these regions are sampled from probability density functions a posteriori that have different
deviations. In the Strategy 3, after a preliminary analysis of the damage identification
process, only the parameters associated with regions identifed as potentially damaged are
updated. A set of numerical results are presented taking into account different noise levels
for the three considered strategies.
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