Return to search

Monitoramento e classificação de falhas em estruturas utilizando redes neurais artificiais / Monitoring and classification of faults in structures using artificial neural networks

Submitted by JACQUELINE SANTOS CHAVES null (jac_sc@yahoo.com) on 2016-08-19T20:04:09Z
No. of bitstreams: 1
Jacqueline S. Chaves.pdf: 1795331 bytes, checksum: 9c7a177018aa3a98f7cb4a90da94c904 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-08-23T19:46:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1
chaves_js_me_ilha.pdf: 1795331 bytes, checksum: 9c7a177018aa3a98f7cb4a90da94c904 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-23T19:46:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
chaves_js_me_ilha.pdf: 1795331 bytes, checksum: 9c7a177018aa3a98f7cb4a90da94c904 (MD5)
Previous issue date: 2016-07-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / As técnicas para o monitoramento de falhas em estruturas têm se tornado cada vez mais importantes principalmente por seus benefícios quanto à maior segurança de vida e por auxiliarem as empresas responsáveis em construir edifícios, pontes e estruturas em geral a diminuírem seus custos com a manutenção das mesmas. Deste modo, a fim de desenvolver uma forma eficiente para a identificação e caracterização de falhas estruturais, esta dissertação tem por objetivo demonstrar uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) como uma técnica de monitoramento da integridade estrutural (SHM) para tal problema. Através de um modelo matemático de equações diferenciais ordinárias para a representação de uma estrutura predial, será desenvolvida uma RNA ARTMAP Fuzzy por ser uma rede flexível e estável em relação à sua habilidade em se adaptar às mudanças imprevistas do ambiente externo, para identificar tais falhas. / The techniques for failures monitoring in mechanical engineering structures have become increasingly important especially for its benefits as the largest life-security and assist the responsible companies for build buildings, bridges and structures in general to lower their costs to maintenance of them. Thus, in order to develop an efficient way for the identification and characterization of structural failures, this work aims to demonstrate an application of Artificial Neural Networks (ANN) as a monitoring technique of structural health monitoring (SHM) for this problem. Through a dynamic model for the representation of a building structure, Fuzzy ARTMAP ANN will be developed to be a flexible and stable network with respect to its ability to adapt to unexpected changes in the external environment to identify such failures.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/143116
Date29 July 2016
CreatorsChaves, Jacqueline Santos [UNESP]
ContributorsUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Chavarette, Fábio Roberto [UNESP]
PublisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation600

Page generated in 0.0019 seconds