| Processo: | 23/09449-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de dezembro de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 30 de novembro de 2027 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Civil - Estruturas |
| Pesquisador responsável: | Tulio Nogueira Bittencourt |
| Beneficiário: | Caroline Correa de Faria |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Fadiga Inteligência artificial Pontes ferroviárias |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | fadiga | Índice de Desempenho | Inteligência Artificial | Monitoramento Estrutural | Pontes ferroviárias | Redes Bayesianas Dinâmicas | Monitoramento Estrutural de Pontes Ferroviárias |
Resumo Pontes ferroviárias são consideradas Obras de Arte Especiais, devido à sua grandeza e capacidade de transpor obstáculos, transportar pessoas e riquezas de um país. Devido à natureza cíclica dos carregamentos que atuam nessas estruturas, seus elementos estruturais e suas ligações estão sujeitos a danos por fadiga que podem comprometer seu desempenho e até mesmo a sua segurança. Portanto, é importante desenvolver um sistema de monitoramento eficiente com inspeções e ações de reparo efetivas, que garantam o desempenho estrutural adequado durante a vida útil da estrutura. Nesse contexto, a avaliação dos mecanismos de deterioração é essencial para a realização dos prognósticos. Porém, além dos altos custos envolvidos nessas operações, o gerenciamento de pontes no Brasil tem sido realizado de forma empírica, baseado na experiência dos inspetores e gestores, que podem estar classificando essas estruturas de forma subjetiva. Para contornar essa situação, modelos probabilísticos de deterioração de estruturas reais podem ser utilizados para obtenção de previsões mais assertivas da taxa de deterioração ao longo do tempo, levando à otimização dos intervalos de inspeção e das ações de intervenção na estrutura, além do controle do custo total do ciclo de vida da estrutura. Diante desse contexto, este projeto visa o desenvolvimento de um modelo probabilístico de deterioração relacionado à fadiga de pontes ferroviárias, baseado na utilização de Redes Bayesianas Dinâmicas treinadas, capazes de classificar e caracterizar a grande quantidade de dados obtidos no monitoramento de estruturas em tempo real. Busca-se, ao fim deste projeto, a otimização do planejamento de inspeções e reparo dos componentes estruturais, levando também a uma minimização dos custos envolvidos. | |
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