APPROACHES FOR AUTOMATED DAMAGE DETECTION IN STRUCTURAL HEALTH MONITORING

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Publicada em 23/11/2018

Discente: Rharã de Almeida Cardoso

Resumo:

Conhecer a integridade de sistemas estruturais de grande vulto durante o serviço, em tempo real e continuamente, é uma grande necessidade dos fabricantes, proprietários, concessionários, usuários finais e equipes de manutenção destes sistemas. Tal conhecimento provê aos gestores informações relevantes sobre o desempenho estrutural para direcionar melhorias no projeto e produção, além de minimizar custos de manutenção para o proprietário/concessionário e de aumentar a segurança de operação da estrutura para os usuários. Dentre as diversas atividades que compreendem o Monitoramento da Integridade Estrutural (MIE), a detecção de danos constitui o núcleo básico para atender aos aspectos de manutenção e segurança. Para tanto, o programa de MIE deve dispor de ferramentas computacionais capazes de analisar as informações adquiridas continuamente e em tempo real, fornecendo a cada momento um ou mais indicadores da ocorrência de dano (ou alteração) na estrutura. Portanto, para que uma técnica de detecção de danos seja compatível com o escopo do MIE ela deve, idealmente, prover respostas de forma automática, não supervisionada e contínua, baseando-se unicamente em testes de vibração ambiente com a estrutura em operação. Visando atingir estes objetivos, esta tese apresenta duas abordagens: uma baseada na evolução dos parâmetros modais, isto é, frequências naturais, taxas de amortecimento e modos de vibração; outra baseada na análise direta de medições de aceleração. As metodologias propostas foram avaliadas em estruturas reais e demonstraram desempenhos promissores quando aplicadas em monitoramentos de estruturas em longo prazo, contínuos e em tempo real. Palavras-chave: Monitoramento da Integridade Estrutural, Detecção de Danos, Identificação Modal.

Abstract:

Knowing the integrity of major structural systems in real-time and continuously during their operational service is a crucial requirement for manufacturers, owners, users and maintenance teams. This knowledge affords the stakeholders relevant structural performance information to drive design and production improvements, minimize maintenance costs, and increase the operational structure’s safety for the users. Among the several activities that comprise Structural Health Monitoring (SHM), damage detection is the core task to satisfy maintenance and safety aspects. Thus, an SHM program must be aided by computational tools capable of analyzing the acquired sensorial information continuously. Then, it must promptly yield one or more indicators of damage (or novelty) occurrence in the structure. Therefore, for a damage detection technique to be compatible with the scope of SHM, it should ideally respond automatically, in an unsupervised and continuous way, based solely on ambient vibration tests when the structure is under normal operation. Hence, this thesis presents two approaches: one based on the tracking of structural modal parameters, i.e., natural frequencies, damping ratios, and mode shapes; the other based on the analysis of raw acceleration measurements. The proposed methodologies were applied to real-case structures and showed promising performances when it comes to long-term, continuous and real-time monitoring.

Palavras-chave:

Structural Health Monitoring, Damage Detection, Modal Identification

Áreas de Concentração:

- Doutorado: Construção Metálica

Orientadores:

- Alexandre Abrahão Cury
- Flávio de Souza Barbosa

Banca Examinadora:

Prof. Alexandre Abrahão Cury, UFJF/UFOP, Orientador (Presidente)
Prof. Flávio de Souza Barbosa, UFJF, Coorientador
Prof. Francisco de Assis das Neves, UFOP
Prof. José Fernando Sousa Rodrigues, Procert Engenharia
Prof. Diogo Rodrigo Ferreira Ribeiro, ISEP/FEUP
Prof. Carlos Cristiano Harsenclever Borges, UFJF

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