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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/978
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | GOMES, Guilherme Ferreira | - |
dc.date.issued | 2017-09 | - |
dc.identifier.citation | GOMES, Guilherme Ferreira. Otimização da Identificação de Danos Estruturais por meio de Inteligência Computacional e Dados Modais. 2017. 188 f. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2017. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/978 | - |
dc.description.abstract | Métodos convencionais de identificação de danos em sua maioria são limitados, sendo onerosos e em alguns casos impraticáveis, exigindo que a estrutura inspecionada esteja prontamente acessível para inspeção. Neste trabalho, desenvolveu-se um estudo numérico tratando o caso da identificação de danos como um problema inverso. Os problemas direto e inverso de identificação de danos são apresentados combinando o método dos elementos finitos com métodos computacionais inteligentes, lançando mão de heurísticas de otimização e redes neurais artificiais. Fez-se uso dos algoritmos genéticos na otimização dos objetivos construídos, e ainda, introduziu-se uma nova heurística de otimização levando em consideração o comportamento peculiar da polinização de flores e do movimento do girassol em busca do sol. O dilema básico da detecção de danos advém de respostas obtidas por sensores distribuídos nas estruturas. A qualidade destas respostas e, portanto, a qualidade da detecção de danos depende da configuração dos sensores. Otimizou-se a configuração ótima dos sensores em três frentes principais: por meio de critérios matriciais que são capazes de fornecer localizações de maior quantidade de informação modal, uma abordagem pela reconstrução dos modos por meio de interpolação de superfícies e ainda uma terceira proposição por meio de otimização multiobjetivo. Obtendo-se as configurações ótimas dos sensores, lançou-se mão das técnicas evolucionárias na identificação de danos e em uma segunda abordagem, tratou-se o problema, essencialmente, como um problema de reconhecimento de padrões, construindo uma rede neural artificial para prever a localização de danos. Todas as discussões apresentadas nesta tese contribuem para o desenvolvimento de uma metodologia otimizada na implementação da tecnologia de monitoramento da integridade estrutural. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.title | Otimização da Identificação de Danos Estruturais por meio de Inteligência Computacional e Dados Modais. | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.place | Itajubá | pt_BR |
dc.pages | 188 p. | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Identificação de Danos | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Otimização de Sensores | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Redes Neurais Artificiais | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Dados Modais | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Materiais Compósitos | pt_BR |
dc.keywords.english | Damage identification | pt_BR |
dc.keywords.english | Sensor Optimization | pt_BR |
dc.keywords.english | Artificial Neural Networks | pt_BR |
dc.keywords.english | Modal Data | pt_BR |
dc.keywords.english | Composite Materials | pt_BR |
dc.orientador.principal | CUNHA JUNIOR, Sebastião Simões da | - |
dc.orientador.coorientador | ANCELOTTI JUNIOR, Antonio Carlos | - |
dc.place.presentation | Universidade Federal de Itajubá | pt_BR |
dc.pg.programa | Engenharia Mecânica | pt_BR |
dc.pg.area | Projeto, Materiais e Processos | pt_BR |
dc.date.available | 2017-10-09T17:45:42Z | - |
dc.date.accessioned | 2017-10-09T17:45:42Z | - |
dc.publisher.department | IEM - Instituto de Engenharia Mecânica | - |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Mecânica | - |
Aparece nas coleções: | Teses |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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tese_gomes_2017.pdf | 36,71 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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