[pt] AVALIAÇÃO DE PARÂMETROS ESTRUTURAIS BASEADA EM DADOS: EXPLORANDO ONDAS ULTRASSÔNICAS GUIADAS POR MEIO DE MODELAGEM COMPUTACIONAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA

[en] DATA-DRIVEN ASSESSMENT STRUCTURAL PARAMETERS: EXPLORING ULTRASONIC GUIDED WAVES THROUGH COMPUTATIONAL MODELING AND MACHINE LEARNING

[pt] BARBARA VALERIA DE ABREU LAVOR

[pt] AVALIACAO ESTRUTURAL

[pt] METODO SAFE

[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA

[pt] APRENDIZADO SUPERVISIONADO

[pt] ONDA ULTRASSONICA GUIADA

[pt] ENSAIO NAO DESTRUTIVO

[en] STRUCTURAL ASSESSMENT

[en] SAFE METHOD

[en] MACHINE LEARNING

[en] SUPERVISED LEARNING

[en] ULTRASSONIC GUIDED WAVE

[en] NONDESTRUCTIVE TESTING

[pt] 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.

[en] Non-destructive methods play a fundamental role in analyzing theintegrity of civil and mechanical components. This work presents an integrative approach that can be applied in structural assessments, involving the study of ultrasonic waves guided with machine learning techniques,together with alternative methods to expand the data set necessary fortraining prediction models. A methodology for estimating stress in platesis proposed, incorporating synthetic data generated by linear interpolationfrom experimental results. In parallel, using the Semi-Analytical Finite Element Method (SAFE), we examined wave propagation in cylindrical guides,comparing results with numerical simulations and subsequently, applyingthe SAFE method to generate dispersion curves that serve as data to feeda neural network for predicting nominal pipeline thickness. This study contributes to the efficiency and precision of methodologies applied in structuralintegrity, encompassing experimental and computationally simulated dataapproaches.

ARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA

PAULA AIDA SESINI

ARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA

RICARDO LEIDERMAN

ROBERTH WALDO ANGULO LLERENA

SERGIO RICARDO KOKAY MORIKAWA

HELON VICENTE HULTMANN AYALA

PAULA AIDA SESINI

2024-12-19

2024-04-19

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68873