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Monitoramento da integridade estrutural em sistemas mecânicos não-lineares usando modelos de Volterra

Processo: 12/09135-3
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2012
Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2016
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:Michael John Brennan ; Vicente Lopes Junior
Bolsa(s) vinculada(s):15/25676-2 - Detecção robusta de danos em sistemas não lineares incertos, BP.DD
14/02971-6 - Aplicação de séries de Volterra em modelos não lineares variantes no tempo, BP.IC
14/03179-4 - Análise e Quantificação de Incertezas na Estimativa de Núcleos de Volterra., BP.IC
+ mais bolsas vinculadas 13/25148-0 - Aplicação de séries de Volterra na identificação de sistemas mecânicos não-lineares e em problemas de detecção e quantificação de danos, BP.DD
13/09008-4 - Caracterização experimental de sistemas mecânicos não-lineares usando modelos de Volterra: aplicações na detecção de danos, BP.MS
13/05273-5 - Identificação de sistemas mecânicos não-lineares usando séries de Volterra e filtros de Kautz, BP.IC
12/25483-1 - Detecção de danos em sistemas mecânicos não-lineares, BP.IC - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Sistemas mecânicos  Sistemas não lineares  Vibrações  Equações de Volterra 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Ajuste de Modelos (model updating) | estruturas inteligentes | Identificação de Sistemas Não-Lineares | Monitoramento de Integridade Estrutural (SHM) | séries de Volterra | Vibrações Mecânicas | Dinâmica

Resumo

A presença de efeitos não-lineares pode mascarar os indicadores lineares convencionais usados para detecção de danos e monitoramento da integridade estrutural (SHM) baseados em dados de vibração e/ou medidos por sensores piezelétricos. Assim é necessário o uso de técnicas que permitam considerar as relações não-lineares entre dados de entrada/saída em sistemas estruturais reais ou estruturas inteligentes. Infelizmente, ferramentas não-lineares para aplicações SHM não estão desenvolvidas de forma satisfatória para aplicações práticas como a contrapartida nos casos lineares. Sendo assim, o presente projeto de pesquisa tem como meta contribuir com ferramentas novas e originais para finalidade de detecção, localização e quantificação da severidade de danos em sistemas mecânicos considerando não-linearidades. As metodologias propostas envolvem o uso de modelos discretos de Volterra e Wiener, filtros ortogonais de Kautz, métodos não-paramétricos de identificação e ferramentas estatísticas de agrupamento e separação de classes. Este projeto descreve o estado de arte básico nestes tópicos e quais serão os pontos considerados neste plano, assim como contribuições e resultados esperados, metodologia aplicada e cronograma de execução. Os resultados serão avaliados numericamente a partir de simulações computacionais e com bancadas experimentais construídas com base em estruturas benchmarks da literatura. (AU)

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Publicações científicas (11)
(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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SHIKI, SIDNEY BRUCE; LOPES, JR., VICENTE; DA SILVA, SAMUEL. Identification of nonlinear structures using discrete-time Volterra series. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, v. 36, n. 3, p. 523-532, . (12/04757-6, 12/09135-3)
GIACON VILLANI, LUIS GUSTAVO; DA SILVA, SAMUEL; CUNHA, AMERICO, JR.; VESTRONI, F; ROMEO, F; GATTULLI, V. Damage detection in an uncertain nonlinear beam. X INTERNATIONAL CONFERENCE ON STRUCTURAL DYNAMICS (EURODYN 2017), v. 199, p. 6-pg., . (12/09135-3, 15/25676-2, 14/02971-6)
VILLANI, LUIS G. G.; DA SILVA, SAMUEL; CUNHA, JR., AMERICO. Damage detection in uncertain nonlinear systems based on stochastic Volterra series. MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, v. 125, p. 288-310, . (12/09135-3, 15/25676-2)
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