Métrica baseada em projeção de modelos para detecção de danos em estruturas

• Main Author: Genari, Helói Francisco Gentil, 1985-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2012
• Subjects: Análise de séries temporais - Processamento de dados; Identificação de sistemas; Localização de falhas (Engenharia); Análise estrutural (Engenharia); Time series analysis - Data processing; Identification and systems; Troubleshooting (Engineering); Structural analysis (Engineering)
• Online Access: GENARI, Helói Francisco Gentil. Métrica baseada em projeção de modelos para detecção de danos em estruturas. 2012. 74 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/264089>. Acesso em: 20 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/264089

Orientador: Eurípedes Guilherme de Oliveira Nóbrega === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica === Made available in DSpace on 2018-08-20T08:19:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Genari_HeloiFranciscoGentil_M.pdf: 1362304 bytes, checksum: c4c7788d0595b23a9e9f97011fa6ed8f (MD5) Previous issue date: 2012 === Resumo: Para cumprir requisitos de segurança, aumentar a vida útil de estruturas e reduzir os custos de manutenção, métodos de detecção de danos e de monitoramento da integridade de estruturas (SHM) têm recebido grande atenção da comunidade científica nas últimas décadas. Neste contexto, várias técnicas diferentes para detecção de danos foram propostas, mas algoritmos eficientes e práticos são ainda temas muito pesquisados. Neste trabalho, estudam-se a métrica cepstral e a métrica por subespaços para a detecção de danos. Essas métricas calculam a distância entre dois modelos autorregressivos (AR). A distância entre os modelos AR, derivados a partir das séries temporais dos sinais de vibrações das estruturas com e sem danos utilizando identificação por subespaços, deve ser correlacionada com a informação do dano, incluindo sua severidade e localização. Assim, as distâncias calculadas utilizando-se as métricas são consideradas indicadores de danos. Para validar os dois indicadores, dois experimentos foram realizados. O primeiro consistiu em três vigas similares de alumínio, uma íntegra e duas contendo falhas simuladas que, juntamente com duas massas de 2.5g e 8.5g, simularam quatro danos diferentes. No segundo experimento, foi utilizada uma placa de alumínio retangular e, com o auxílio de massas de 2.5g, 8.5g e 20g, foram simulados cinco danos com diferentes severidades e localizações. Os resultados dos experimentos indicaram que o cálculo das distâncias entre os modelos AR são eficientes para detecção, análise de severidade e localização de danos === Abstract: To satisfy security requirements, extend life cycle of structures and reduce maintenance costs, damage detection techniques and structural health monitoring (SHM) have received great attention from the scientific community in the last decades. In this context, several different techniques for damage detection have been proposed, but efficient and practical algorithms are yet a major research theme. Cepstral metric and subspace metric for damage detection are studied in this work. These metrics compute the distance between two auto-regressive (AR) models, derived from times series of vibration signals from structures with and without damage, and it should be correlated with information of the damage, including damage location and severity. Thus, the distances calculated using these metrics are considered damage indicators. To validate both indicators, two experiments were performed. The first one consisted of three similar beams, a healthy one and two with simulated damages, which, together with two masses of 2.5g e 8.5g, simulated four different damages. In the second experiment, it was used an rectangular aluminum plate with aid of three masses of 2.5g, 8.5g and 20g to simulate five damages with different severities and locations. The results of experiments indicated that the calculation of distances between AR models are effective for the detection, analysis of severity and location of damages === Mestrado === Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico === Mestre em Engenharia Mecânica