Tese: Detecção e caracterização de danos estruturais através de sensores a rede de Bragg e Redes Neurais Artificiais
Aluno(a) : Daniel Ramos LouzadaOrientador(a): Arthur Braga
Área de Concentração: Mecânica Aplicada
Data: 03/10/2013
Link para tese/dissertação: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37156@1
Resumo: O aumento dos custos relacionados aos processos de manutenção em estruturas como aeronaves, aliadas à crescente demanda das mesmas, alimentam a necessidade de investimentos em técnicas inovadoras de monitoramento estrutural. Dessa forma, o trabalho realizado nesta tese, busca o desenvolvimento de uma técnica de monitoramento ativo, visando o acompanhamento de parâmetros da estrutura analisada, a fim de identificar e caracterizar processos de dano não visíveis, tais como corrosão e delaminação. A metodologia empregada, teve como base a análise dos padrões de deformação superficial, obtidos com o uso de grades de sensores à fibra óptica baseadas em redes de Bragg (FBG). Inicialmente, tais padrões foram provocados por carregamentos estáticos (tração), e posteriormente por atuadores PTZ fixados à estrutura. Estes últimos são submetidos a uma voltagem alternada e frequência fixa. Esta técnica apresenta todas as vantagens dos sensores FBG (massa e dimensões reduzidas, imunidade eletromagnética, elevado poder de multiplexação e alta sensibilidade entre outras), alem de permitir a visualização de alterações nos padrões de deformação, provocados por danos, através da variação da frequência de excitação. Com relação à interpretação dos resultados, a estratégia empregada consistiu em separar o problema de detecção e caracterização dos danos. Dessa forma, a detecção é realizada comparando a energia das deformações superficiais dos corpos de prova nos casos com e sem defeito, enquanto a caracterização é obtida através a utilização de redes neurais artificiais (RNA), por meio de rotinas de reconhecimento de padrões.