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Monitoramento estrutural de aeronaves via redes de sensores: classificação de danos

Processo: 16/06529-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de junho de 2016
Data de Término da vigência: 31 de maio de 2018
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Cassio Guimaraes Lopes
Beneficiário:Allan Eduardo Feitosa
Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Processamento de sinais   Reconhecimento de padrões   Aeronaves   Falha
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:ensaios não-destrutivos | filtragem adaptativa | Processamento Distribuído | Reconhecimento de Padrões | Processamento de Sinais

Resumo

Atualmente há grande interesse no desenvolvimento de sistemas de monitoramento estrutural (structural health monitoring, SHM) para estruturas aeronáuticas. O objetivo é aumentar a confiabilidade, a vida útil, e reduzir custos de manutenção em aviões. Para um prazo mais longo, imagina-se a distribuição de sensores ao longo da estrutura de uma aeronave durante a sua fabricação, que podem coletar informações sobre o estado da estrutura durante toda a sua vida útil. Esta proposta de pesquisa é parte de uma colaboração entre a EMBRAER e a Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, e tem como objetivo o desenvolvimento de métodos para classificação de falhas em estruturas a partir de sinais de ensaios de emissão acústica. Pretende-se desenvolver e caracterizar o desempenho de um classificador que diferencie entre ruído, trinca ou quebra de rebite em estruturas metálicas. Dado o interesse em redes de sensores implantadas na estrutura de uma aeronave, também se pretende desenvolver algoritmos distribuídos que possam ser usados para classificar sinais de emissões acústicas. Como parte do projeto, a EMBRAER irá arcar com uma complementação de bolsa de mestrado, caso a bolsa-padrão seja concedida. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FEITOSA, ALLAN E.; NASCIMENTO, VITOR H.; LOPES, CASSIO G.. Adaptive Detection in Distributed Networks Using Maximum Likelihood Detector. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, v. 25, n. 7, p. 974-978, . (16/06529-1)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
FEITOSA, Allan Eduardo. Técnicas de classificação para redes adaptativas e distribuídas e estruturas aeronáuticas.. 2018. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC) São Paulo.