Título: Rede Neural RBF aplicada ao Pré-Processamento de Sinais de Deformação em Estruturas de Alumínio
Autores: Louzada, D. R.; Barbosa, C. Hall; Braga, A. M. B.; Valente, L.C.G.; Gouvea, P.M.P.; Soria, D. F.
Resumo: As estruturas fabricadas pelo homem estão sujeitas aos efeitos do desgaste com o tempo, e sistematicamente necessitam de inspeções preventivas, a fim de se prevenir a ocorrência de danos, ou corretivas, para correção de determinado dano apresentado. Em diversas áreas de atuação, como na indústria, nos veículos (terrestres, aquáticos e aéreos) e em estruturais civis como pontes, edificações, ferrovias e túneis, a preocupação com o monitoramento da saúde estrutural (SHM – Structural Health Monitoring) tem sido constantemente estudada e discutida Essa técnica procura implementar redes de sensores distribuídos ao logo da estrutura, de forma similar ao sistema nervoso humano, e dessa forma promover o monitoramento e gerenciamento da saúde, ou integridade estrutural, por meio das indicações dos sensores que respondem às mínimas mudanças decorrentes de alterações estruturais, como corrosão, fadiga ou delaminação, utilizando metodologias de inferência, como redes neurais artificiais (RNAs), garantindo assim maiores chances de se detectar e qualificar falhas estruturais, e até mesmo evitá-las. Uma das grandes vantagens dessa técnica reside no fato de se poder inspecionar a estrutura continuamente sem a necessidade de interromper o seu uso, contribuindo para uma maior eficiência tanto em segurança quanto em economia. O presente trabalho centra sua atenção na ocorrência de corrosão em painéis de alumínio, simulada numericamente por elementos finitos, abordando o tema com ênfase no pré-processamento inicial dos resultados das deformações superficiais, sob efeito de um carregamento estático . Tal processamento é realizado com o uso de redes neurais com funções de base radial (RBF), objetivando recuperar os perfis de deformação superficial a partir de um pequeno número de amostras. Dessa forma, realizando essa aproximação de função, deseja-se expandir a informação advinda de futuras medições com malhas de sensores, de modo a promover uma melhor avaliação das características do dano presente.
Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais (RNA); Funções de Base Radial (RBF – Radial Basis Function); Monitoramento da Saúde Estrutural (SHM – Strutural Health MonitorinSensores a redes de Bragg (FBG – Fiber Bragg Grants); Sensores a redes de Bragg (FBG – Fiber Bragg Grants); Corrosão
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-09.4
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