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Previous issue date: 2007-05-14 / FANC - Fundação Amazônica de Apoio a Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico André Nunes Coelho / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho discutem-se técnicas de aperfeiçoamento das estimativas
dos parâmetros dinâmicos de modelos representativos de Sistemas de Um
Grau de Liberdade (S1GL) e Sistema de Múltiplos Graus de Liberdade (SMGL)
de estruturas flexíveis. As avaliações referem-se aos métodos que utilizam a
Função Resposta em Freqüência (FRF) obtida mediante medições da resposta
ao impulso de uma estrutura flexível. Utiliza-se como hipótese de trabalho o
pressuposto de que o modelo subjacente possui adequação para uma
descrição precisa do sistema. Portanto, um bom método de obtenção
experimental da FRF deve levar a uma concordância significativa entre a FRF
prevista pela teoria e a FRF obtida experimentalmente. No presente trabalho
investiga-se o ganho em qualidade obtido com o aumento virtual do tempo de
aquisição (previsão de valores futuros). Na realização desta estratégia faz-se
uso de Previsores Não Lineares baseados em Redes Neurais de Múltiplas
Camadas (RNMC). Para comparação de desempenho do Previsor Neural,
utilizam-se Previsores Lineares (modelos ARX e ARMAX). Os resultados
obtidos neste estudo sugerem a viabilidade do uso de redes RNMC para
melhoria da estimativa de parâmetros de estruturas flexíveis. / This work presents techniques to improve the dynamics parameters
estimation of Single Degree of Freedom (SDOF) and Multiple Degree of
Freedom (MDOF) models characteristic from flexible structures. The analyses
are referred to the method that uses the Frequency Response Function (FRF)
obtained from the impulse response of the flexible structure. We use for
assumption that the considered models are convenient for a suitable description
of the system. Thus, an experimental good method of obtaining the FRF should
produce a significant accordance between the theoretical and the experimental
FRF. The improvement in increasing the acquisition time artificially (forecasting)
is analyzed by using a Multilayer Neural Network (MNN) model. The
performance of neural forecaster is compared with results obtained using ARX
and ARMAX models. The obtained results in this research, suggest the viability
to use the MNN.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/7187 |
| Date | 14 May 2007 |
| Creators | MACHADO, José Aristides dos Santos |
| Contributors | VIEIRA JÚNIOR, Petrônio, MELLO, Hiran de |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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