Detecção precoce da corrosão das armaduras no concreto armado com técnicas ultrassônicas não lineares e redes neurais artificiais

• Processo: 23/17255-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2028
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Civil - Construção Civil
• Pesquisador responsável: Vladimir Guilherme Haach
• Beneficiário: Lara Guizi Anoni
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Análise de sinais Concreto Corrosão Ensaios não destrutivos Redes neurais (computação) Ultrassom
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de sinais | concreto | corrosão | Ensaios não destrutivos | Redes Neurais Artificiais | ultrassom | Ensaios Não Destrutivos

Resumo

A corrosão das armaduras em estruturas de concreto armado apresenta um desafio significativo, impactando o desempenho e a segurança de longo prazo dessas construções. A detecção precoce da corrosão é crucial para a manutenção econômica e a prevenção de colapsos estruturais. Diversos Ensaios Não Destrutivos (END), especialmente testes ultrassônicos, mostram resultados promissores na detecção precoce da corrosão, incluindo a avaliação de microfissuras e perca de aderência da armadura. No entanto, a interpretação dos resultados desses testes é complexa. Para abordar esse desafio, esta pesquisa propõe uma metodologia inovadora que utiliza Redes Neurais Artificiais (RNAs) juntamente com testes ultrassônicos para detecção de corrosão precoce. Este método explora a aplicação de imagens tomográficas ultrassônicas e a avaliação ultrassônica não linear para análise de sinais. Os resultados esperados incluem maior eficiência na avaliação de corrosão e estrutura, tomada de decisão aprimorada na manutenção e promoção da longevidade e segurança estrutural.