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Desenvolvimento de metodologia para identificação modal automática de estruturas.

Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil. Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2015-05-11T16:57:14Z
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Previous issue date: 2015 / O monitoramento da integridade estrutural (SHM – Structural Health Monitoring) de estruturas é de grande importância prática para engenharia civil. Grandes obras como a ponte Rio-Niterói, no Brasil, a ponte Z24, na Suíça, ou o viaduto de Millau, na França, são monitoradas há algum tempo. De fato, algumas estruturas são monitoradas 24 horas por dia,7 dias por semana, com o objetivo de fornecer medidas dinâmicas que possam ser usadas para a identificação de problemas estruturais tais como a presença de dano ou de vibração excessiva. Esta análise deve passar pelo processo denominado identificação modal, cujos dados de saída são chamados de parâmetros modais, nomeadamente frequências naturais, taxas de amortecimento e formas modais. Portanto, é fundamental que haja o desenvolvimento e a validação de ferramentas para a identificação automática destes parâmetros. Uma vez que o sucesso dos algoritmos de detecção de dano depende da precisão das estimativas dos parâmetros modais, é imperativo que o algoritmo de automatização da identificação seja eficiente e adequado para tratar as respostas da estrutura durante sua operação normal. A metodologia proposta neste trabalho se utiliza dos dados fornecidos por um algoritmo de identificação paramétrico (que gera um diagrama de estabilização), como o SSI-DATA, para determinar automaticamente os parâmetros dinâmicos da estrutura. A eficiência desta metodologia é atestada mediante sua aplicação a sinais gerados numericamente, a respostas de uma viga biapoiada ensaiada em laboratório e aos dados do monitoramento de uma ponte rodoviária. _______________________________________________________________________________ / ABSTRACT: Structural health monitoring of civil infrastructures has great practical importance for engineers, owners and stakeholders. Numerous researches have been carried out using long-term monitoring, for instance the Rio-Niterói Bridge in Brazil, the former Z24 Bridge in Switzerland, the Millau Bridge in France, among others. In fact, some structures are monitored 24/7 in order to supply dynamic measurements that can be used for the identification of structural problems such as the presence of cracks, excessive vibration, damage identification or even to perform a quite extensive structural evaluation concerning its reliability and life cycle. The outputs of such an analysis, commonly entitled modal identification are the so-called modal parameters, i.e. natural frequencies, damping rations and mode shapes. Therefore, the development and validation of tools for the automatic identification of modal parameters based on the structural responses during normal operation is fundamental, as the success of subsequent damage detection algorithms depends on the accuracy of the modal parameters estimates. The proposed methodology uses the data driven stochastic subspace identification method (SSI-DATA), which is then complemented by a novel procedure developed for the automatic analysis of the stabilization diagrams provided by the SSI-DATA method. The efficiency of the proposed approach is attested via experimental investigations on numerical data, on a simply supported beam tested in laboratory and on a motorway bridge.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/5289
Date January 2015
CreatorsCardoso, Rharã de Almeida
ContributorsCury, Alexandre Abrahão
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFOP, instname:Universidade Federal de Ouro Preto, instacron:UFOP
RightsAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor, 11/05/2015, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 3.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta., info:eu-repo/semantics/openAccess

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