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Análise computacional da distribuição de campos e correntes e reconstrução de imagem em um sistema de tomografia de indução magnética / Computational analysis of current and field distribution and image reconstruction in a magnetic induction tomography system

Wolff, Julia Grasiela Busarello 02 August 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2016-12-12T17:38:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JULIA GRASIELA BUSARELLO WOLFF.pdf: 4663430 bytes, checksum: 6c78e4867094b8623e5a0412abf9b544 (MD5) Previous issue date: 2011-08-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Magnetic induction tomography is a developing technique for visualization of electromagnetic properties of an object. It differs from others imaging techniques from electromagnetic signals because it is a noninvasive and contactless method whose main purpose is to obtain the distribution of conductivity in objects, which has important applications in industry and medicine. This master s degree dissertation discusses the development of the impedance method in three dimensions and its use in a modeling system of magnetic induction tomography. This method allows the calculation of induced currents in an object from an applied magnetic field, using valid approximations for quasi-static conditions of operation, which allows the modeling of the medium by a three-dimensional network of impedances. Thus, the impedance method was used for the calculation of eddy currents while the primary and secondary fields were calculated using the Biot-Savart Law. A simulation program in the C language has been developed to obtain the current and field distributions and calculate the sensitivity matrix of the system. The simulation has been compared with analytical models and experimental results. Two methods have been used to obtain images of the conductivity distribution from the simulated values of phase variation in signals from sensors in the tomograph: Tikhonov regularization and an original method proposed in this study called successive approximations. The methods are discussed and their results compared. It has been found that both underestimate the conductivity value, but they provide images with good linear correlation with respect to the real object. The successive approximations method has slightly better performance. / A Tomografia de Indução Magnética é uma técnica em desenvolvimento para a visualização das propriedades eletromagnéticas de um objeto. Difere de outras técnicas de produção de imagens a partir de sinais eletromagnéticos por se tratar de um método não invasivo e sem contato cuja sua finalidade principal é a obtenção da distribuição de condutividade em objetos, o que encontra aplicações importantes na indústria e na medicina. Essa dissertação aborda o desenvolvimento do método das impedâncias em três dimensões e o seu uso na modelagem de um sistema de tomografia de indução magnética. Este método permite o cálculo de correntes induzidas em um objeto a partir de um campo magnético aplicado, usando aproximações válidas para as condições quaseestáticas de operação, o que permite a modelagem do meio por uma rede tridimensional de impedâncias. Assim, o método das impedâncias foi utilizado para o cálculo das correntes eddy enquanto que os campos primário e secundário foram calculados usando a lei de Biot-Savart. Um programa em linguagem C foi desenvolvido para realizar as simulações, obter as distribuições de corrente e campos e calcular a matriz de sensibilidade do sistema. Os resultados das simulações foram confrontados com modelos analíticos e com resultados experimentais. Dois métodos foram usados para obter imagens da distribuição de condutividade a partir de valores simulados da variação de fase nos sinais obtidos nos sensores do tomógrafo: a regularização de Tikhonov e um método original proposto neste estudo denominado aproximações sucessivas. Os métodos são discutidos e seus resultados comparados. Verificou-se que ambos subestimam o valor da condutividade, mas fornecem imagens com boa correlação linear em relação ao objeto real. O método de aproximações sucessivas apresenta desempenho levemente superior.

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