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Caracterização do ruído magnético Barkhausen em materiais estruturais utilizando transformadas WaveletsAlexandre Rodrigues Farias 23 August 2005 (has links)
Nenhuma / Neste trabalho propõe-se uma nova metodologia para a análise do ruído magnético Barkhausen, as transformadas Wavelet., uma ferramenta de processamento de sinais que
possibilita exibir o comportamento das freqüências e a quantidade de informações presentes em um determinado sinal. As transformadas Wavelet são utilizadas para a análise de sinais não estacionários, proporcionando uma representação tempo-frequência do sinal simultaneamente. Foram estudados três tipos de materiais ferromagnéticos, os aços ASTM A 515, USI SAC 50 e AISI 1045. A primeira fase dos estudos abordou a análise do ruído magnético Barkhausen para a avaliação de tensões mecânicas presentes nestes materiais. Os experimentos foram realizados utilizando-se as transformadas Wavelet contínua, Wavelet discreta e Wavelet Packet Entropia Wavelet e o método RMS convencional, sendo comparados os resultados obtidos pelos dois métodos. Verificou-se que a utilização da transformada Wavelet Packet Entropia Wavelet apresentou melhores resultados do que os obtidos pelo método RMS. Na segunda fase, os experimentos foram realizados de forma a verificar a possibilidade de emprego do método para a diferenciação das amostras estudadas.
Os estudos foram realizados para valores de tensões mecânicas entre -30 MPa e 30 MPa e os resultados obtidos pelo método tradicional RMS e pelo método de Entropia Wavelet foram submetidos a uma análise estatística que possibilitou diferenciar, por intervalos de confiança
de 95%, as amostras dos diferentes materiais. As principais conclusões deste trabalho é que a análise do ruído magnético Barkhausen utilizando a técnica de processamento de sinais pelo uso de Entropia Wavelet possibilita a diferenciação de amostras dos diferentes materiais ferromagnéticos estudados e apresenta sensibilidade para a detecção de variações de tensões numa faixa de tensões superior ao método tradicional RMS. Os resultados obtidos com o uso das transformadas Wavelet contínuas e das outras transformadas Wavelet discretas não apresentaram informações relevantes para estas aplicações. / In this study, a new methodology for Barkhausen noise analysis of ferromagnetic materials is proposed. This methodology is based on the use of the Wavelet transforms, a signal processing tool capable of providing the frequency content and he amount of information of a particular signal. The Wavelet transforms are used for non-stationary signals analysis and are capable of providing the time and frequency information simultaneously, hence giving a time-frequency representation of the signal. Three different ferromagnetic materials were investigated, the ASTM A 515, USI SAC 50 and AISI 1045 steels. The first part of the study was directed to the analysis of the magnetic Barkhausen noise for evaluation of the mechanical stresses present in these materials. The experiments were performed using the Continuous Wavelet Transforms, the Discrete Wavelet Transforms, the Wavelet Packet Transform Wavelet Entropy and the conventional RMS Method. The results obtained from these methods were compared. The results obtained from the use of the Wavelet Packet Transform Entropy Wavelet were more representative than those obtained from the use of the RMS method. In the second part of this study, the experiments were performed in order to verify the use of these methods to separate the materials studied. The experiments were performed in the stress range from 30 MPa to 30 MPa and the results obtained from the RMS Method and the Wavelet Packet Transforms Method Entropy Wavelet were submitted to a statistical analysis that allowed differentiating, with 95% on confidence interval, the samples of the materials studied. The mains conclusions obtained from this study are: the stress range where the Wavelet Packet Transforms - Entropy Wavelet Method presented sensitivity for stress changes in the materials studied was larger than the presented by the RMS Method and the use of this Wavelet Transforms was adequate to differentiate the materials used in this work. The results obtained from the Continuous Wavelet Transforms and the other Discrete Wavelet Transforms did not present relevant information for these applications.
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