Detecção de danos em sistemas mecânicos não-lineares

• Processo: 12/25483-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2013
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2014
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Mecânica dos Sólidos
• Pesquisador responsável: Samuel da Silva
• Beneficiário: Luis Gustavo Giacon Villani
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 12/09135-3 - Monitoramento da integridade estrutural em sistemas mecânicos não-lineares usando modelos de Volterra, AP.JP
• Assunto(s): Sistemas não lineares
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Detecção de Danos | filtros de Kautz | Modelos de Volterra | Sistemas Não-lineares | Dinâmica dos Corpos Rigídos, Elásticos e Plásticos

Resumo

A existência de danos em sistemas mecânicos, como alteração de rigidez ou massa, normalmente, está associada a um comportamento intrinsecamente não-linear. Por exemplo, trincas em eixo, perda de rebites, delaminação em compósitos, etc. são casos onde se observa um comportamento não-linear entre dados de entrada e saída. O caminho natural seria identificar estes danos a partir de um modelo matemático caixa branca com base em conceitos físicos. Porém, este tipo de modelagem pode ser bem complexo e caro para aplicações práticas de SHM. O uso de dados experimentais de avaliação in situ pode ser mais útil, desde que bem identificado um modelo de predição que consiga capturar as essências do comportamento não-linear do sistema. Neste sentido, o modelo de Volterra com filtro de Kautz de referência se mostra um candidato natural para a etapa de detecção de danos, pois ele descreve as relações de entrada/saída usando múltiplas convoluções e com redução considerável de parâmetros contidos no processo de identificação. Este projeto de IC tem como meta estudar e implementar em problemas benchmarks esta técnica visando detectar danos correspondentes a variações de parâmetros não-lineares. (AU)