Apresenta uma nova técnica de identificação estocástica para estruturas sujeitas a excitação ambiente utilizando um método não recursivo, a análise estatística e a transformada wavelet. A análise estatística contribui para a seleção da melhor ordem para o sistema e automação dos procedimentos computacionais. Em geral há dificuldade para a identificação de baixas freqüências. A transformada wavelet é uma ferramenta fundamental para a compressão de dados e torna possível a identificação completa incluindo baixas freqüências e modos acoplados, além de melhorar significativamente a eficiência computacional do método. É apresentado o estudo de três sistemas simulados e os resultados obtidos são comparados aos parâmetros modais teóricos. / A new form to carry out stochastic identification of structures in operational conditions using a non recursive method, the statistic analysis and the wavelet transform, is presented. The statistic analysis contributed to select the best system order and to automation of computational procedures. In general the identification of low frequencies is a difficult task. The wavelet transform is an essential tool for compression of data making possible the complete identification including low frequencies. In addition it improves the computational efficiency. The study of three simulated system is presented and the results are compared with the analytical modal parameters.

Apresenta uma nova técnica de identificação estocástica para estruturas sujeitas a excitação ambiente utilizando um método não recursivo, a análise estatística e a transformada wavelet. A análise estatística contribui para a seleção da melhor ordem para o sistema e automação dos procedimentos computacionais. Em geral há dificuldade para a identificação de baixas freqüências. A transformada wavelet é uma ferramenta fundamental para a compressão de dados e torna possível a identificação completa incluindo baixas freqüências e modos acoplados, além de melhorar significativamente a eficiência computacional do método. É apresentado o estudo de três sistemas simulados e os resultados obtidos são comparados aos parâmetros modais teóricos. / A new form to carry out stochastic identification of structures in operational conditions using a non recursive method, the statistic analysis and the wavelet transform, is presented. The statistic analysis contributed to select the best system order and to automation of computational procedures. In general the identification of low frequencies is a difficult task. The wavelet transform is an essential tool for compression of data making possible the complete identification including low frequencies. In addition it improves the computational efficiency. The study of three simulated system is presented and the results are compared with the analytical modal parameters.

Orientador: Samuel da Silva / Resumo: Muitas aplicações da engenharia envolvem estruturas essencialmente não-lineares onde várias técnicas têm sido recentemente estudadas e investigadas por muitos pesquisadores. Dentre as várias abordagems, as que usam séries de Volterra têm apresentado propriedades úteis para fornecer um melhor entendimento para identificação e análise. Neste contexto, a presente tese propõem novas contribuições em como usar as séries de Volterra para caracterização, identificação e análise dinâmica de sistemas não-lineares usando sinais de entrada e saída e sinais somente de saída. Inicialmente, apresenta-se uma metodologia para análise de sistemas mecânicos não-lineares através das funções de resposta em frequência de alta-ordem (HOFRFs) e o conceito de HOFRFs estendidas com dados apenas de saída é introduzido e descrito em detalhes. Após isso, uma abordagem para identificação de sistemas não-lineares com base nas séries de Volterra através da expansão na base ortonormal de Kautz é proposta. Essa técnica permite identificar os seus núcleos mais facilmente e permite separar as contribuições dos termos lineares e não-lineares usando somente sinais de saída. Além disso, uma metodologia para análise modal de sistemas fracamente não-lineares sujeito a excitações com vários níveis de amplitude é também apresentada. A contribuição desse novo método reside no fato de que as HOFRFs são simplesmente estimadas como função das FRFs lineares. Basicamente, essa metodologia estende o conceito ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Most recent engineering applications involve structures essentially nonlinear where several techniques have been recently studied and investigated by many researchers. Among them, the methods based on Volterra series expansion have presented powerful properties to provide a better understanding for identification and analysis. In this context, the present thesis proposes new contributions in how to use Volterra series for characterization, identification and dynamical analysis of nonlinear systems based on input and output signals and output-only signals. Initially, a methodology for analysis of nonlinear mechanical systems through higher-order frequency response functions (HOFRFs) is presented and the concept of extended HOFRFs based on output-only is introduced and described in detail. Afterwards, an approach for identification of nonlinear systems based on Volterra series through the expansion onto orthonormal Kautz basis is proposed. This technique allows to identify the Volterra kernels easily and enable to split the contribution of the linear and nonlinear terms using input-output as well as output-only signals. Furthermore, a methodology for modal analysis of weakly nonlinear systems under multilevel excitation is also proposed. The contribution of this new approach lies in the fact that HOFRFs are simply computed as functions of the linear FRFs. Basically, it extends the conventional experimental modal analysis methods in order to characterize and treat no... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Submitted by OSCAR SCUSSEL null (oscar.scussel@gmail.com) on 2017-04-29T13:57:37Z No. of bitstreams: 1 PhDThesisScussel.pdf: 4308679 bytes, checksum: 08a1260ebbd5cc5320910fff695b1037 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-05-03T16:39:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 scussel_o_dr_ilha.pdf: 4308679 bytes, checksum: 08a1260ebbd5cc5320910fff695b1037 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-03T16:39:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 scussel_o_dr_ilha.pdf: 4308679 bytes, checksum: 08a1260ebbd5cc5320910fff695b1037 (MD5) Previous issue date: 2017-03-27 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Muitas aplicações da engenharia envolvem estruturas essencialmente não-lineares onde várias técnicas têm sido recentemente estudadas e investigadas por muitos pesquisadores. Dentre as várias abordagems, as que usam séries de Volterra têm apresentado propriedades úteis para fornecer um melhor entendimento para identificação e análise. Neste contexto, a presente tese propõem novas contribuições em como usar as séries de Volterra para caracterização, identificação e análise dinâmica de sistemas não-lineares usando sinais de entrada e saída e sinais somente de saída. Inicialmente, apresenta-se uma metodologia para análise de sistemas mecânicos não-lineares através das funções de resposta em frequência de alta-ordem (HOFRFs) e o conceito de HOFRFs estendidas com dados apenas de saída é introduzido e descrito em detalhes. Após isso, uma abordagem para identificação de sistemas não-lineares com base nas séries de Volterra através da expansão na base ortonormal de Kautz é proposta. Essa técnica permite identificar os seus núcleos mais facilmente e permite separar as contribuições dos termos lineares e não-lineares usando somente sinais de saída. Além disso, uma metodologia para análise modal de sistemas fracamente não-lineares sujeito a excitações com vários níveis de amplitude é também apresentada. A contribuição desse novo método reside no fato de que as HOFRFs são simplesmente estimadas como função das FRFs lineares. Basicamente, essa metodologia estende o conceito de métodos convencionais de analise modal experimental para caracterizar e tratar efeitos não-lineares. Os resultados via exemplos numéricos e experimentais apresentados ao longo da tese mostram as contribuições, benefícios e eficácia da proposta. / Most recent engineering applications involve structures essentially nonlinear where several techniques have been recently studied and investigated by many researchers. Among them, the methods based on Volterra series expansion have presented powerful properties to provide a better understanding for identification and analysis. In this context, the present thesis proposes new contributions in how to use Volterra series for characterization, identification and dynamical analysis of nonlinear systems based on input and output signals and output-only signals. Initially, a methodology for analysis of nonlinear mechanical systems through higher-order frequency response functions (HOFRFs) is presented and the concept of extended HOFRFs based on output-only is introduced and described in detail. Afterwards, an approach for identification of nonlinear systems based on Volterra series through the expansion onto orthonormal Kautz basis is proposed. This technique allows to identify the Volterra kernels easily and enable to split the contribution of the linear and nonlinear terms using input-output as well as output-only signals. Furthermore, a methodology for modal analysis of weakly nonlinear systems under multilevel excitation is also proposed. The contribution of this new approach lies in the fact that HOFRFs are simply computed as functions of the linear FRFs. Basically, it extends the conventional experimental modal analysis methods in order to characterize and treat nonlinear effects. The results based on numerical and experimental examples presented along the thesis show the contributions, benefits and effectiveness of the proposal. / FAPESP: 2012/09135-3 / CNPq: 47058/2012-0 / CNPq: 203610/2014-8