Texto completo
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| Autor(es): |
Luis Gustavo Giacon Villani
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | Ilha Solteira. 2019-12-11. |
| Instituição: | Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Engenharia. Ilha Solteira |
| Data de defesa: | 2019-12-10 |
| Orientador: | Samuel da Silva |
| Resumo | |
As metodologias de Monitoramento da Integridade Estrutural (SHM) visam desenvolver técnicas capazes de detectar, localizar, quantificar e prever o progresso de danos em estruturas civis, aeroespaciais e mecânicas. Nesse processo hierárquico, a detecção de danos é o primeiro e mais importante passo. Apesar da existência de inúmeros métodos de detecção de danos baseados em sinais de vibração, dois problemas principais podem complicar a aplicação de abordagens clássicas: os fenômenos não lineares e as incertezas. Esta tese demonstra a importância do uso de um modelo não linear estocástico no problema de detecção de danos, considerando o comportamento intrinsecamente não linear de estruturas mecânicas e a variação dos dados medidos. Uma nova versão estocástica das séries de Volterra, combinada com funções aleatórias de Kautz, é proposta para prever o comportamento de sistemas não lineares, considerando a presença de incertezas. O modelo estocástico proposto é utilizado no processo de detecção de danos com base em testes de hipótese. Primeiramente, o método é aplicado em um estudo simulado, assumindo um oscilador Duffing aleatório exposto à presença de uma trinca respiratória modelada como um oscilador bilinear. Em seguida, uma aplicação experimental é realizada considerando uma viga não linear sujeita à presença de um dano com características lineares (perda de massa em uma conexão parafusada), com a comparação direta entre os resultados obtidos utilizando um modelo determinístico e um estocástico. Por fim, uma aplicação experimental considerando uma viga não linear sujeita à presença de um dano não linear (uma trinca respiratória) é realizada. Em todas as situações, a comparação entre o uso de modelos lineares e não lineares é mostrada, revelando os melhores resultados obtidos quando as não linearidades são consideradas. Além disso, embora o modelo estocástico de referência seja sempre o mesmo, a metodologia para detectar os danos muda de uma aplicação para outra, mostrando a evolução da abordagem proposta durante a pesquisa. O método apresentou resultados satisfatórios em todas as situações estudadas, representando uma melhoria na área de detecção de danos, considerando não linearidades e incertezas ao mesmo tempo. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 15/25676-2 - Detecção robusta de danos em sistemas não lineares incertos |
| Beneficiário: | Luis Gustavo Giacon Villani |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |