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)

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, JUL 2018. (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.