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[en] DETECTION AND CHARACTERIZATION OF STRUCTURAL DAMAGE USING FIBER BRAGG GRATING SENSORS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS / [pt] DETECÇÃO E CARACTERIZAÇÃO DE DANOS ESTRUTURAIS ATRAVÉS DE SENSORES A REDE DE BRAGG E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

[pt] O aumento dos custos relacionados aos processos de manutenção em estruturas como aeronaves, aliadas à crescente demanda das mesmas, alimentam a necessidade de investimentos em técnicas inovadoras de monitoramento estrutural. Dessa forma, o trabalho realizado nesta tese, busca o desenvolvimento de uma técnica de monitoramento ativo, visando o acompanhamento de parâmetros da estrutura analisada, a fim de identificar e caracterizar processos de dano não visíveis, tais como corrosão e delaminação. A metodologia empregada, teve como base a análise dos padrões de deformação superficial, obtidos com o uso de grades de sensores à fibra óptica baseadas em redes de Bragg (FBG). Inicialmente, tais padrões foram provocados por carregamentos estáticos (tração), e posteriormente por atuadores PTZ fixados à estrutura. Estes últimos são submetidos a uma voltagem alternada e frequência fixa. Esta técnica apresenta todas as vantagens dos sensores FBG (massa e dimensões reduzidas, imunidade eletromagnética, elevado poder de multiplexação e alta sensibilidade entre outras), alem de permitir a visualização de alterações nos padrões de deformação, provocados por danos, através da variação da
frequência de excitação. Com relação à interpretação dos resultados, a estratégia empregada consistiu em separar o problema de detecção e caracterização dos danos. Dessa forma, a detecção é realizada comparando a energia das deformações superficiais dos corpos de prova nos casos com e sem defeito, enquanto a caracterização é obtida através a utilização de redes neurais artificiais (RNA), por meio de rotinas de reconhecimento de padrões. / [en] The higher costs related to maintenance processes in structures such as aircraft, coupled with the growing demand of them, fueling the need for investment in innovative techniques for structural monitoring. Thus, the work done in this thesis seeks to develop a technique of active monitoring, aiming at monitoring of structure parameters analyzed in order to identify and characterize processes of hidden damage such as corrosion and delamination. The maid methodology was based on the analysis of patterns of surface deformation, obtained with the use of nets of optical fiber sensors based on fiber Bragg gratings ( FBG ). Initially, these patterns were caused by static loads (tension ), and later by PTZ actuators fixed to the frame, who are subjected to an AC voltage and fixed frequency. This technique has all the advantages of the FBG s sensors (mass and small dimensions, electromagnetic immunity, high multiplexing s power and high sensitivity among others), in addition to allowing visualization of changes in the patterns of deformation caused by damage, by varying the frequency excitation. With respect to the interpretation of the results, the strategy employed was to separate the problem of detection and characterization of damage. Thus, the detection is performed by comparing the deformation energy of the surface of the specimens in the cases with and without defect, whereas the characterization is obtained through the use of artificial neural networks (ANN) by means of pattern recognition routines.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:37156
Date26 February 2019
CreatorsDANIEL RAMOS LOUZADA
ContributorsARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA, ARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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