Aplicação de sistemas imunes artificiais no estudo e análise da integridade estrutural

• Processo: 17/20082-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2019
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Civil - Estruturas
• Pesquisador responsável: Mara Lúcia Martins Lopes
• Beneficiário: Rafaela Pereira Segantim
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Sistemas imunológicos artificiais Integridade estrutural
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deteccao de Falhas Estruturais | Shm | Sistema imunológico artificial | Sistemas Inteligentes | Análise de integridade estrutural, sistemas inteligentes

Resumo

Neste projeto é proposta a aplicação dos sistemas imunológicos artificiais para análise da integridade estrutural de um edifício. Este tema torna-se importante uma vez que as técnicas utilizadas no monitoramento de falhas em estruturas vêm proporcionando benefícios em relação à maior segurança de vida e, também no auxílio às empresas responsáveis na construção de edifícios, pontes e estruturas em geral. Deste modo, o objetivo é desenvolver uma forma eficiente para identificar e, mais adiante classificar as falhas estruturais, aplicando os sistemas imunológicos como uma técnica de monitoramento da integridade estrutural. Inspirando-se em um processo biológico, será desenvolvido o algoritmo de seleção negativa, que será empregado na análise e identificação das falhas estruturais decorrentes da estrutura. Esta metodologia pode auxiliar os profissionais na inspeção de estruturas prediais, visando identificar e caracterizar falhas, a fim de realizar manutenção preventiva, assegurar a integridade da estrutura e a tomada de decisões. A metodologia será realizada em um modelo de um prédio de dois andares, e a partir deste modelo serão simuladas diversas situações (condição base-line e condições impróprias), obtendo-se uma base de dados de sinais, que serão utilizados como dados de entrada para o algoritmo de seleção negativa. Portanto, é proposta uma metodologia que tem como objetivo fornecer resultados mais precisos e robustos. (AU)