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Identificação de danos estruturais via método de Monte Carlo com cadeias de Markov / Identification of structural damage via Markov Chain Monte Carlo method

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho apresenta um estudo referente à aplicação da abordagem Bayesiana
como técnica de solução do problema inverso de identificação de danos estruturais,
onde a integridade da estrutura é continuamente descrita por um parâmetro estrutural
denominado parâmetro de coesão. A estrutura escolhida para análise é uma viga simplesmente
apoiada do tipo Euler-Bernoulli. A identificação de danos é baseada em alterações
na resposta impulsiva da estrutura, provocadas pela presença dos mesmos. O problema
direto é resolvido através do Método de Elementos Finitos (MEF), que, por sua vez, é
parametrizado pelo parâmetro de coesão da estrutura. O problema de identificação de
danos é formulado como um problema inverso, cuja solução, do ponto de vista Bayesiano, é
uma distribuição de probabilidade a posteriori para cada parâmetro de coesão da estrutura,
obtida utilizando-se a metodologia de amostragem de Monte Carlo com Cadeia de Markov.
As incertezas inerentes aos dados medidos serão contempladas na função de verossimilhança. Três estratégias de solução são apresentadas. Na Estratégia 1, os parâmetros de
coesão da estrutura são amostrados de funções densidade de probabilidade a posteriori que
possuem o mesmo desvio padrão. Na Estratégia 2, após uma análise prévia do processo
de identificação de danos, determina-se regiões da viga potencialmente danificadas e os
parâmetros de coesão associados à essas regiões são amostrados a partir de funções de
densidade de probabilidade a posteriori que possuem desvios diferenciados. Na Estratégia
3, após uma análise prévia do processo de identificação de danos, apenas os parâmetros
associados às regiões identificadas como potencialmente danificadas são atualizados. Um
conjunto de resultados numéricos é apresentado levando-se em consideração diferentes
níveis de ruído para as três estratégias de solução apresentadas. / This work presents a study on the application of Bayesian approach as a technique
for solving the inverse problem of structural damage identification, where the integrity
of the structure is continuously described by a structural cohesion parameter. The
structure chosen for analysis is a simply supported Euler - Bernoulli beam. The damage
identification is based on changes in the impulse response of the structure caused by the
presence thereof. The direct problem is solved by the finite element method (FEM), which,
in turn, is parameterized by the cohesion parameter of the structure. The problem of
identifying damages is formulated as an inverse problem, whose solution, from the Bayesian
framework, is a posteriori probability distribution of the cohesion parameter, obtained
using the sampling methodology of Monte Carlo with Markov Chain. The uncertainties
inherent to the measured data will be included in the likelihood function. Three solution
strategies are presented. In the Strategy 1, the cohesion parameters of the structure are
sampled from probability density functions a posteriori that have the same standard
deviation. In the Strategy 2, after a previous analysis of the damage identification process,
are determined potentially damaged regions and the cohesion parameters associated with
these regions are sampled from probability density functions a posteriori that have different
deviations. In the Strategy 3, after a preliminary analysis of the damage identification
process, only the parameters associated with regions identifed as potentially damaged are
updated. A set of numerical results are presented taking into account different noise levels
for the three considered strategies.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:4421
Date14 February 2014
CreatorsJosiele da Silva Teixeira
ContributorsAntônio José da Silva Neto, Leonardo Tavares Stutz, Gustavo Mendes Platt, Francisco José da Cunha Pires Soeiro, Diego Campos Knupp
PublisherUniversidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, UERJ, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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