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Previous issue date: 2018-05-02 / There are several problems that can occur in components exposed to constant use and subjected to wear among the different types of structural components. Thus, in the last years it has been developed techniques able to monitor the health of the structures. In the last decades many non-destructive techniques have started to be used, among them we can mention the method of electromechanical impedance. This work proposes to present in the bibliographic review some basic concepts related to the main topics related to SHM (Structural Health Monitoring), such as smart materials, the different techniques, damage metrics and impedance analyzers. It will also be approached some techniques of classic optimization (random search) and bioinspired (bee colony algorithm and ant colony algorithm) that can be used to perform electromechanical impedance signals between damaged and non-damaged structures. Finally, it is presented the subject of Markov chains, a stochastic process, which a future state depends only on the present state and not on the other past states. The dissertation proposal is a case study (LEGO System) that aims to apply the concepts of electromechanical impedance, optimization and Markov chains for the monitoring of structural health in a defined system, and with this result, be able to provide data for a possible failure prediction. Concluding, it can realize the potentiality of the Markov chains associated to the electromechanical impedance method for monitoring and predicting future states. / Existem inúmeros problemas que podem surgir em componentes que estejam em constante uso e sujeito a desgastes dentre os diversos tipos de componentes estruturais. Para isto, nos últimos anos tem-se desenvolvido técnicas capazes de monitorar a integridade estrutural. Nas últimas décadas inúmeras técnicas não destrutivas começaram a ser utilizadas, dentre elas pode-se citar o método de impedância eletromecânica. Este trabalho propõe apresentar na revisão bibliográfica alguns conceitos básicos relacionados aos principais tópicos ligados a SHM (Structural Health Monitoring - Monitoramento da Integridade Estrutural), como materiais inteligentes, as diversas técnicas, métricas de dano e analisadores de impedância. Será abordado também algumas técnicas de otimização clássica (busca randômica) e bioinspirada (algoritmo de colônia de abelhas e algoritmo de colônia de formigas) que podem ser utilizadas para realizar comparações dos sinais de impedância eletromecânica entre estruturas sem dano e com dano. Por fim, é discutido sobre o tema de cadeias de Markov que é um processo estocástico onde um estado futuro depende apenas do estado presente e não dos demais estados passados. A proposta da dissertação é um estudo de caso em um sistema LEGO que visa aplicar os conceitos de impedância eletromecânica, otimização e cadeias de Markov para o monitoramento da integridade estrutural em um sistema definido e com isto, fornecer dados para uma possível previsão de falhas. Como conclusão, pode-se perceber a potencialidade das cadeias de Markov associado ao método da impedância eletromecânica para monitoramento e previsão de estados futuros.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/8468 |
| Date | 02 May 2018 |
| Creators | Bento, João Paulo Moreira |
| Contributors | Moura Júnior, José dos Reis Vieira de, Steffen Júnior, Valder, Borges, Romes Antônio |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Modelagem e Otimização (RC), UFG, Brasil, Regional Catalão (RC) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 5321942601948699525, 600, 600, 600, 6665988530194015545, -6956026795191561793 |
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