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Título: AVALIAÇÃO DE PARÂMETROS ESTRUTURAIS BASEADA EM DADOS: EXPLORANDO ONDAS ULTRASSÔNICAS GUIADAS POR MEIO DE MODELAGEM COMPUTACIONAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA
Autor: BARBARA VALERIA DE ABREU LAVOR
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA - ORIENTADOR
PAULA AIDA SESINI - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 68873
Catalogação:  19/12/2024 Liberação: 19/12/2024 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68873&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68873&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68873

Resumo:
Métodos não destrutivos desempenham um papel fundamental na análise de integridade de componentes civis e mecânicos. Este trabalho apresenta uma abordagem integrativa que pode ser aplicada em avaliações estruturais, envolvendo o estudo de ondas ultrassônicas guiadas com técnicas de aprendizado de máquina, juntamente com métodos alternativos para ampliar o conjunto de dados necessários para treinamento dos modelos de predição. É proposta uma metodologia para a estimativa de tensão em placas, incorporando dados sintéticos gerados por interpolação linear a partir de resultados experimentais. Paralelamente, utilizando o Semi-Analytical Finite Element Method (SAFE), foi examinada a propagação de ondas em guias cilíndricos, comparando resultados com simulações numéricas e posteriormente, aplicando o método SAFE para gerar curvas de dispersão que servem de dados para alimentar uma rede neural para predição de espessura nominal de dutos. Este estudo contribui para a eficiência e precisão das metodologias aplicadas em integridade estrutural, englobando abordagens de dados experimentais e simulados computacionalmente.

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