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Estatística
Título: DETECÇÃO E CARACTERIZAÇÃO DE DANOS ESTRUTURAIS ATRAVÉS DE SENSORES A REDE DE BRAGG E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Autor: DANIEL RAMOS LOUZADA
Colaborador(es): ARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA - Orientador
CARLOS ROBERTO HALL BARBOSA - Coorientador
Catalogação: 26/FEV/2019 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=37156&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=37156&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37156
Resumo:
O aumento dos custos relacionados aos processos de manutenção em estruturas como aeronaves, aliadas à crescente demanda das mesmas, alimentam a necessidade de investimentos em técnicas inovadoras de monitoramento estrutural. Dessa forma, o trabalho realizado nesta tese, busca o desenvolvimento de uma técnica de monitoramento ativo, visando o acompanhamento de parâmetros da estrutura analisada, a fim de identificar e caracterizar processos de dano não visíveis, tais como corrosão e delaminação. A metodologia empregada, teve como base a análise dos padrões de deformação superficial, obtidos com o uso de grades de sensores à fibra óptica baseadas em redes de Bragg (FBG). Inicialmente, tais padrões foram provocados por carregamentos estáticos (tração), e posteriormente por atuadores PTZ fixados à estrutura. Estes últimos são submetidos a uma voltagem alternada e frequência fixa. Esta técnica apresenta todas as vantagens dos sensores FBG (massa e dimensões reduzidas, imunidade eletromagnética, elevado poder de multiplexação e alta sensibilidade entre outras), alem de permitir a visualização de alterações nos padrões de deformação, provocados por danos, através da variação da frequência de excitação. Com relação à interpretação dos resultados, a estratégia empregada consistiu em separar o problema de detecção e caracterização dos danos. Dessa forma, a detecção é realizada comparando a energia das deformações superficiais dos corpos de prova nos casos com e sem defeito, enquanto a caracterização é obtida através a utilização de redes neurais artificiais (RNA), por meio de rotinas de reconhecimento de padrões.
Descrição: Arquivo:   
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO, LISTAS, EPÍGRAFE PDF    
CAPÍTULO 1 PDF    
CAPÍTULO 2 PDF    
CAPÍTULO 3 PDF    
CAPÍTULO 4 PDF    
CAPÍTULO 5 PDF    
CAPÍTULO 6 PDF    
CAPÍTULO 7 PDF    
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS PDF