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Processamento de sinais de emissões acústicas

Processo: 17/20933-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2018
Vigência (Término): 30 de setembro de 2019
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Vitor Heloiz Nascimento
Beneficiário:Carlos Augusto Prete Junior
Instituição-sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Processamento de sinais   Técnica de emissão acústica

Resumo

Atualmente há um grande interesse em técnicas de monitoramento de estruturas mecânicas, especialmente na possibilidade de se manter sensores continuamente monitorando a 'saúde' das estruturas (o problema é conhecido pela sigla SHM, de structural health monitoring). O método de emissões acústicas é uma das técnicas importantes usadas em SHM para detecção de falhas em estruturas mecânicas. O método apresenta grande sensibilidade, mas há bastante espaço ainda para melhora dos algoritmos de detecção e estimação de posição das falhas, e para o desenvolvimento de métodos automáticos para classificação de falhas. Em um ensaio de emissões acústicas, são espalhados diversos sensores pela superfície do corpo de prova. Quando, por exemplo, uma trinca surge ou cresce, são emitidos sinais que se propagam pela estrutura, e que permitem a localização da falha (através das diferenças de tempo de chegada em cada sensor) e a classificação do tipo de evento (como trinca, quebra de rebite, delaminação, ruído, etc.). Para a correta localização e classificação dos sinais observados, é importante ter algoritmos rápidos e confiáveis para detecção dos sinais, e para agrupamento dos sinais recebidos em cada sensor (ou seja, decidir quais sinais recebidos em cada sensor correspondem a um único evento). Neste projeto, propõe-se desenvolver algoritmos eficientes para detecção, extração e agrupamento de sinais recebidos nos diversos sensores. O objetivo é desenvolver algoritmos de baixo custo computacional (para futura implementação em hardware) e com melhor desempenho do que dos métodos atualmente disponíveis. Para tanto, pretende-se usar toda a informação disponível para os algoritmos de detecção e agrupamento: a geometria do corpo de prova, posição de rebites, cortes e fendas, tipo de material, diferenças na velocidade de propagação das ondas, etc., além de técnicas avançadas de processamento de sinais, como amostragem baseada em estimação esparsa. O trabalho será realizado com apoio parcial da EMBRAER, continuando parceria no assunto iniciada em 2014. Desta forma, os algoritmos serão testados com dados reais fornecidos pela empresa, e poderão eventualmente ser incorporados ao seu protocolo de ensaios. (AU)

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