Detecção e quantificação de danos em estruturas com juntas parafusadas

• Processo: 19/19684-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2020
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2022
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Mecânica dos Sólidos
• Pesquisador responsável: Samuel da Silva
• Beneficiário: Samuel da Silva
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Americo Barbosa da Cunha Junior ; Michael Douglas Todd
• Assunto(s): Dinâmica Dinâmica não linear Histerese Danos Processos gaussianos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Detecção de Danos | Dinâmica não-linear | Histerese | Identificação de Sistemas Não-Lineares | Juntas Parafusadas | modelos GP-NARX | Dinâmica

Resumo

As alterações dos torques de apertos e as vibrações não lineares causadas por altas amplitudes de excitação podem gerar ciclos de histerese que mudam bastante a dissipação em juntas de conexão de subcomponentes estruturais. Assim, obter modelos representativos para se compreender esta dissipação é uma tarefa complicada, ainda mais que os danos nestas junções envolvem alterações locais da rigidez e amortecimento do aperto e se for assumido regime de vibração não linear aliado a incertezas de contorno, e da própria medição, acaba ficando difícil se detectar com confiabilidade se é um dano real ou flutuações de operação ou ambiente. Basicamente este será o problema a ser tratado neste projeto envolvendo a proposição de novas técnicas para monitoramento da integridade estrutural (SHM) não linear usando informações de amortecimento histerético. Como será discutido nesta proposta, muitos pontos ainda estão em aberto na literatura e observa-se uma carência de estudos mais sofisticados para detecção e quantificação de danos em estruturas com junções parafusadas vibrando de maneira não-linear. Neste cenário, o presente projeto pretende investigar o desenvolvimento de algoritmos para identificação de não-linearidades locais em modelos estocásticos de histerese a partir de dados dirigidos medidos experimentalmente e implementar estratégias de decisão estatística sobre o estado estrutural se considerando pré-requisitos operacionais bem próximo do interesse industrial. Como métodos de identificação para predição em horizonte infinito, este projeto irá desenvolver e implementar modelos de processos Gaussianos com regressores não lineares (GP-NARX), além da aplicação de sondagem harmônica, balanço harmônico e séries de Volterra em modelos representativos de baixa dimensão para descrição de histerese, como o modelo de Bouc-Wen, modelo de LuGre e modelo de Iwan, dependendo das características de cada estrutura. Já para as fases de detecção e classificação de danos, o uso será a partir de algoritmos de aprendizado de máquina usando distância Mahalanobis, Modelos de Mistura Gaussiana (MMG) e testes de hipóteses com distribuição F. Todos os detalhes, motivação, histórico, equipe de colaboração e contribuições originais que este projeto dará para a área são discutidos na sequência deste plano. (AU)

Publicações científicas

(15)

(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)

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