This research reviews and extends the impedance-based structural health monitoring technique in order to detect and identify structural damage on various complex structures. The basic principle behind this technique is to apply high frequency structural excitations (typically higher than 30 kHz) through the surface-bonded piezoelectric transducers, and measure the impedance of structures by monitoring the current and voltage applied to the transducers. Changes in impedance indicate changes in the structure, which in turn can indicate that damage has occurred. Several case studies, including a pipeline structure, a composite reinforced aluminum plate, a precision part (gear), a quarter-scale bridge section, and a steel pipe header, demonstrate how this technique can be used to detect damage in real-time. A method to process impedance measurements to prevent significant temperature and boundary condition changes registering as damage has been developed and implemented. Furthermore, the feasibility of using the technique for high temperature structures and for condition monitoring of critical facilities subjected to a severe natural disaster has been investigated. While the impedance-based structural health monitoring technique indicates qualitatively that damage has occurred, more information on the nature of damage is necessary for remote structures. In this research, two different damage identification schemes have been combined with the impedance method in order to quantitatively assess the state of structures. One is based on a wave propagation modeling, and the other is the use of artificial neural networks. A newly developed wave propagation model has been developed and combined with the impedance method in order to estimate the severity of damage. Numerical and experimental investigations on 1-dimensional structures were presented to illustrate the effectiveness of the combined approach. Furthermore, to avoid the complexity introduced by conventional computational methods in high frequency ranges, multiple sets of artificial neural networks were integrated with the impedance-based health monitoring technique. By incorporating neural network features, the technique is able to detect damage in its early stage and to determine the severity of damage without prior knowledge of the model of structures. The dissertation concludes with experimental examples, investigations on a quarter-scale steel bridge section and a space truss structure, in order to verify the performance of the proposed methodology. / Ph. D.

O principal objetivo do controle de vibrações é a sua redução ou minimização, através da modificação automática da resposta estrutural. Em muitas situações isto é necessário para promover a estabilidade estrutural, e para alcançar o alto desempenho mecânico necessário em diversas áreas técnicas, tais como a engenharia aeroespacial, civil e mecânica, bem como a biotecnologia, inclusive em escala micro e nano mecânica. Uma alternativa é o uso de estruturas inteligentes, que são o resultado da combinação de sensores e atuadores integrados em uma estrutura mecânica, e um método de controle adequado. O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de rotinas computacionais para a simulação, via método dos elementos finitos, do controle ativo de estruturas inteligentes de cascas, placas e vigas delgadas de material compósito laminado com camadas de material piezoelétrico como sensores e/ou atuadores. Caracterizam esta pesquisa a utilização do elemento GPL-T9 de três nós e seis graus de liberdade mecânicos por nó, mais um grau de liberdade elétrico por camada piezoelétrica, assim como a avaliação de dois métodos de controle, o Proporcional-Integral-Derivativo (PID) e o Regulador Quadrático Linear ou Linear Quadratic Regulator (LQR), incluindo o LQR Modal, e a otimização da localização de pastilhas piezoelétricas através de um Algoritmo Genético (AG). Várias aplicações são apresentadas e os resultados obtidos são comparados aos disponíveis na literatura especializada. / The main objective of vibration control is its reduction or even its minimization by the automatic modification of the structural response. Sometimes this is necessary to increase structural stability and to attain a high mechanical behavior in several areas such as aerospace, civil and mechanical engineering, biotechnology, including macro, micro and nanomechanical scales. An alternative is to use a smart structure, which results of the combinations of integrated sensors and actuators in a mechanical structure and a suitable control method. Development of a computational code to simulate, using finite elements, the active control in smart structures such as slender shells, plates and beams of composite materials with embedded piezoelectric layers acting as actuators and sensors is the main objective of this work. This research is characterized by the use of the GPL-T9 element with three nodes and six mechanical degrees of freedom and one electrical degree of freedom per piezoelectric layer, by the evaluation of two control methods, the Proportional Integral Derivative (PID) and the Linear Quadratic Regulator (LQR), including the Modal LQR, and, finally by the optimization of piezoelectric patches placement using a Genetic Algorithm (GA). Several examples are presented and compared with those obtained by other authors.

Orientador: Vicente Lopes Júnior / Banca: Amarildo Tabone Paschoalini / Banca: Marcelo Areias Trindade / Resumo: Este trabalho apresenta o estudo e desenvolvimento de técnicas para o monitoramento da integridade estrutural em sistemas inteligentes com sensores e atuadores piezelétricos acoplados. Os índices de sensibilidade estudados e utilizados no monitoramento da estrutura são: índice de falha métrica, calculado diretamente do sinal de impedância elétrica dos sensores/atuadores piezelétricos; índices do sensor, calculados com as normas de sistemas ou com as matrizes grammiana de observabilidade e os índices de entrada, calculados com as matrizes grammianas de controlabilidade. Tais índices são utilizados para detectar e localizar as falhas em aplicações numéricas e experimentais. As normas de sistemas e as matrizes grammianas de controlabilidade e observabilidade são obtidas através de um modelo numérico, como por exemplo, Método dos Elementos Finitos; ou um modelo identificado experimentalmente, via o método de realização para autossistemas, mais conhecido como ERA (Eigensytem Realization Algorithm). Em uma segunda etapa do procedimento proposto, as falhas são quantificadas utilizando Redes Neurais Artificiais, que foram treinadas com as normas de sistemas e com as matrizes grammianas. / Abstract: This work presents the study and development of Structural Health Monitoring techniques for application in intelligent systems with coupled piezoelectric sensors and actuators. The indices of sensitivity for structural monitoring are based on: root-means-square deviation index, directly calculated from electric impedance signal of the piezoelectric sensors/actuators; sensor indices, calculated from system norms or observability grammian matrix, and input index, calculated from controllability grammian matrix. Such indices are used for damage detection and location in numerical and experimental applications. System norms, controllability and observability grammian matrices are obtained through numerical model, as for instance, Finite Element Method; or by experimental identification technique, via Eigensytem Realization Algorithm (ERA). In the second stage of the proposed procedure, damages were quantified using Artificial Neural Networks, that were trained with systems norms and grammian matrices. / Mestre

O principal objetivo do controle de vibrações é a sua redução ou minimização, através da modificação automática da resposta estrutural. Em muitas situações isto é necessário para promover a estabilidade estrutural, e para alcançar o alto desempenho mecânico necessário em diversas áreas técnicas, tais como a engenharia aeroespacial, civil e mecânica, bem como a biotecnologia, inclusive em escala micro e nano mecânica. Uma alternativa é o uso de estruturas inteligentes, que são o resultado da combinação de sensores e atuadores integrados em uma estrutura mecânica, e um método de controle adequado. O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de rotinas computacionais para a simulação, via método dos elementos finitos, do controle ativo de estruturas inteligentes de cascas, placas e vigas delgadas de material compósito laminado com camadas de material piezoelétrico como sensores e/ou atuadores. Caracterizam esta pesquisa a utilização do elemento GPL-T9 de três nós e seis graus de liberdade mecânicos por nó, mais um grau de liberdade elétrico por camada piezoelétrica, assim como a avaliação de dois métodos de controle, o Proporcional-Integral-Derivativo (PID) e o Regulador Quadrático Linear ou Linear Quadratic Regulator (LQR), incluindo o LQR Modal, e a otimização da localização de pastilhas piezoelétricas através de um Algoritmo Genético (AG). Várias aplicações são apresentadas e os resultados obtidos são comparados aos disponíveis na literatura especializada. / The main objective of vibration control is its reduction or even its minimization by the automatic modification of the structural response. Sometimes this is necessary to increase structural stability and to attain a high mechanical behavior in several areas such as aerospace, civil and mechanical engineering, biotechnology, including macro, micro and nanomechanical scales. An alternative is to use a smart structure, which results of the combinations of integrated sensors and actuators in a mechanical structure and a suitable control method. Development of a computational code to simulate, using finite elements, the active control in smart structures such as slender shells, plates and beams of composite materials with embedded piezoelectric layers acting as actuators and sensors is the main objective of this work. This research is characterized by the use of the GPL-T9 element with three nodes and six mechanical degrees of freedom and one electrical degree of freedom per piezoelectric layer, by the evaluation of two control methods, the Proportional Integral Derivative (PID) and the Linear Quadratic Regulator (LQR), including the Modal LQR, and, finally by the optimization of piezoelectric patches placement using a Genetic Algorithm (GA). Several examples are presented and compared with those obtained by other authors.

O principal objetivo do controle de vibrações é a sua redução ou minimização, através da modificação automática da resposta estrutural. Em muitas situações isto é necessário para promover a estabilidade estrutural, e para alcançar o alto desempenho mecânico necessário em diversas áreas técnicas, tais como a engenharia aeroespacial, civil e mecânica, bem como a biotecnologia, inclusive em escala micro e nano mecânica. Uma alternativa é o uso de estruturas inteligentes, que são o resultado da combinação de sensores e atuadores integrados em uma estrutura mecânica, e um método de controle adequado. O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de rotinas computacionais para a simulação, via método dos elementos finitos, do controle ativo de estruturas inteligentes de cascas, placas e vigas delgadas de material compósito laminado com camadas de material piezoelétrico como sensores e/ou atuadores. Caracterizam esta pesquisa a utilização do elemento GPL-T9 de três nós e seis graus de liberdade mecânicos por nó, mais um grau de liberdade elétrico por camada piezoelétrica, assim como a avaliação de dois métodos de controle, o Proporcional-Integral-Derivativo (PID) e o Regulador Quadrático Linear ou Linear Quadratic Regulator (LQR), incluindo o LQR Modal, e a otimização da localização de pastilhas piezoelétricas através de um Algoritmo Genético (AG). Várias aplicações são apresentadas e os resultados obtidos são comparados aos disponíveis na literatura especializada. / The main objective of vibration control is its reduction or even its minimization by the automatic modification of the structural response. Sometimes this is necessary to increase structural stability and to attain a high mechanical behavior in several areas such as aerospace, civil and mechanical engineering, biotechnology, including macro, micro and nanomechanical scales. An alternative is to use a smart structure, which results of the combinations of integrated sensors and actuators in a mechanical structure and a suitable control method. Development of a computational code to simulate, using finite elements, the active control in smart structures such as slender shells, plates and beams of composite materials with embedded piezoelectric layers acting as actuators and sensors is the main objective of this work. This research is characterized by the use of the GPL-T9 element with three nodes and six mechanical degrees of freedom and one electrical degree of freedom per piezoelectric layer, by the evaluation of two control methods, the Proportional Integral Derivative (PID) and the Linear Quadratic Regulator (LQR), including the Modal LQR, and, finally by the optimization of piezoelectric patches placement using a Genetic Algorithm (GA). Several examples are presented and compared with those obtained by other authors.

A piezoelectric impedance-based structural health monitoring technique was developed at the Center for Intelligent Material Systems and Structures. It has been successfully implemented on several complex structures to detect incipient-type damage such as small cracks or loose connections. However, there are still some problems to be solved before full scale development and commercialization can take place. These include: i) the damage assessment is influenced by ambient temperature change; ii) the sensing area is small; and iii) the ability to identify the damage location is poor. The objective of this research is to solve these problems in order to apply the impedance-based structural health monitoring technique to real structures. First, an empirical compensation technique to minimize the temperature effect on the damage assessment has been developed. The compensation technique utilizes the fact that the temperature change causes vertical and horizontal shifts of the signature pattern in the impedance versus frequency plot, while damage causes somewhat irregular changes. Second, a new impedance-based technique that uses multiple piezoelectric sensor-actuators has been developed which extends the sensing area. The new technique relies on the measurement of electrical transfer admittance, which gives us mutual information between multiple piezoelectric sensor-actuators. We found that this technique increases the sensing region by at least an order of magnitude. Third, a time domain technique to identify the damage location has been proposed. This technique also uses multiple piezoelectric sensors and actuators. The basic idea utilizes the pulse-echo method often used in ultrasonic testing, together with wavelet decomposition to extract traveling pulses from a noisy signal. The results for a one-dimensional structure show that we can determine the damage location to within a spatial resolution determined by the temporal resolution of the data acquisition. The validity of all these techniques has been verified by proof-of-concept experiments. These techniques help bring conventional impedance-based structural health monitoring closer to full scale development and commercialization. / Master of Science

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-09-21Bitstream added on 2014-06-13T19:35:08Z : No. of bitstreams: 1 marqui_cr_me_ilha.pdf: 2038827 bytes, checksum: 471f672b818089216b3b9afc3b90a230 (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Este trabalho apresenta o estudo e desenvolvimento de técnicas para o monitoramento da integridade estrutural em sistemas inteligentes com sensores e atuadores piezelétricos acoplados. Os índices de sensibilidade estudados e utilizados no monitoramento da estrutura são: índice de falha métrica, calculado diretamente do sinal de impedância elétrica dos sensores/atuadores piezelétricos; índices do sensor, calculados com as normas de sistemas ou com as matrizes grammiana de observabilidade e os índices de entrada, calculados com as matrizes grammianas de controlabilidade. Tais índices são utilizados para detectar e localizar as falhas em aplicações numéricas e experimentais. As normas de sistemas e as matrizes grammianas de controlabilidade e observabilidade são obtidas através de um modelo numérico, como por exemplo, Método dos Elementos Finitos; ou um modelo identificado experimentalmente, via o método de realização para autossistemas, mais conhecido como ERA (Eigensytem Realization Algorithm). Em uma segunda etapa do procedimento proposto, as falhas são quantificadas utilizando Redes Neurais Artificiais, que foram treinadas com as normas de sistemas e com as matrizes grammianas. / This work presents the study and development of Structural Health Monitoring techniques for application in intelligent systems with coupled piezoelectric sensors and actuators. The indices of sensitivity for structural monitoring are based on: root-means-square deviation index, directly calculated from electric impedance signal of the piezoelectric sensors/actuators; sensor indices, calculated from system norms or observability grammian matrix, and input index, calculated from controllability grammian matrix. Such indices are used for damage detection and location in numerical and experimental applications. System norms, controllability and observability grammian matrices are obtained through numerical model, as for instance, Finite Element Method; or by experimental identification technique, via Eigensytem Realization Algorithm (ERA). In the second stage of the proposed procedure, damages were quantified using Artificial Neural Networks, that were trained with systems norms and grammian matrices.