Busca avançada
Ano de início
Entree

Detecção robusta de danos em sistemas não lineares incertos

Processo: 15/25676-2
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Vigência (Início): 01 de março de 2016
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2019
Área do 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
Bolsa(s) vinculada(s):17/24977-4 - Detecção experimental de danos não lineares em sistemas não lineares incertos, BE.EP.DD
Assunto(s):Incerteza   Equações de Volterra   Sistemas mecânicos   Avaliação de danos   Robustez
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Detecção de Danos | Quantificação de Incertezas | séries de Volterra | sistemas não lineares | Identificação de sistemas não lineares incertos

Resumo

O problema de detecção de danos em sistemas mecânicos a partir da medição de vibrações é um problema bem resolvido na literatura. Inúmeras ferramentas são capazes de detectar alguma variação estrutural pela mudança do padrão vibratório, principalmente, por que danos induzem comportamento e regime não linear de movimento. Porém, um problema um pouco mais difícil é detectar variação estrutural associada com dano quando o sistema mecânico já opera de maneira não linear na situação sem dano. Nestes casos são necessários métodos mais sofisticados capazes de detectar se a mudança nos padrões de resposta é baseada em alguma variação estrutural ou mudança de regime de vibração, pois ambos podem gerar fortes não linearidades que muitas vezes são difíceis de serem classificadas corretamente. Dentre as inúmeras formas de se resolver este problema, o uso de modelos de predição aproximados por séries de Volterra tem vários pontos favoráveis, sendo um dos mais interessantes o fato de ser uma clara generalização da convolução linear, além de permitir a separação da resposta total por filtragem de termos lineares e não lineares de maneira separada. No entanto, sua estimativa é muito incerta por se basear em dados experimentais contaminados por ruído e por ser função de parâmetros usados para descrever funções ortonormais visando reduzir inconvenientes relacionados a convergência. Assim, os métodos para detecção de danos deveriam ser robustos a estas incertezas, o que torna o problema desafiador e com exigências maiores. Este problema não está bem resolvido na literatura e se mostra com carência de novas proposições e testes de aplicação. Neste sentido, esta tese de doutorado propõe o desenvolvimento e teste de um algoritmo inovador capaz de detectar variações associadas com danos e separar estes efeitos de possível comportamento não linear, mesmo na presença de incertezas de natureza diversa. A predição será baseada no uso de séries de Volterra identificadas de maneira estocástica em condições de referência (sem dano) já assumindo comportamento fortemente não linear. Já a decisão se corresponde ou não a alguma variação estrutural será baseada na estimativa de funções densidade de probabilidade de indicadores sensíveis a variação estrutural, assim como testes de hipóteses robustos. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

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)
YANO, MARCUS OMORI; VILLANI, LUIS G. G.; DA SILVA, SAMUEL; FIGUEIREDO, ELOI. Autoregressive model extrapolation using cubic splines for damage progression analysis. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, v. 43, n. 1, . (15/25676-2, 17/15512-8, 19/19684-3)
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, . (15/25676-2, 12/09135-3)
VILLANI, LUIS G. G.; DA SILVA, SAMUEL; CUNHA JR, AMERICO; TODD, MICHAEL D.. Damage detection in an uncertain nonlinear beam based on stochastic Volterra series: An experimental application. MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, v. 128, p. 463-478, . (15/25676-2, 17/15512-8, 12/09135-3, 17/24977-4)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
VILLANI, Luis Gustavo Giacon. Detecção robusta de danos em sistemas não lineares incertos. 2019. Tese de Doutorado - Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Engenharia. Ilha Solteira Ilha Solteira.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.