Identificação de danos em pórticos espaciais via Método do Erro Residual e Redes Neurais Artificiais

Abstract

Cada vez mais vem se exigindo das estruturas tanto no que se refere ao nível construtivo quanto a segurança e nível de serviço. Nesse sentido, busca-se desenvolver métodos mais rápidos e práticos com o objetivo de controlar os danos gerados ao longo da vida útil das estruturas. Dentre os métodos destacam-se os baseados na observação das mudanças das características dinâmicas, capazes de indicar mudanças na integridade estrutural. Neste trabalho, o Método do Erro Residual – MER (Genovese, 2000, Brasiliano et al., 2004) foi expandido com o objetivo de ser aplicado a pórticos espaciais. O método permite localizar e quantificar danos por meio de alterações produzidas pelo dano nas características dinâmicas da estrutura. Foi utilizada também a técnica de Redes Neurais Artificias – RNAs na etapa da quantificação de danos. As redes foram treinadas com o algoritmo Levenberg-Marquardt backpropagation e tiveram como dados de entrada os erros fornecidos pelo Método do Erro Residual. Com os resultados encontrados, por meio das simulações numéricas em quatro modelos de pórtico espacial, pôde-se observar que os referidos métodos comportaram-se de maneira satisfatória, localizando e quantificando de forma clara os elementos danificados. __________________________________________________________________________________ ABSTRACT

With the evolution in the techniques of structural design and the use of lighter and more resistant materials, the structures are being more required both in the aspects of comfort and safety as well as the best use of places. In that sense, seeks to develop faster methods and practical aiming greater control of the damage generated throughout the useful life of those structures. Among such methods, those based on study of the dynamic characteristics (natural frequencies, mode shapes and modal damping values) should be mentioned. In this work, the Error Residual Method - ERM (Genovese, 2000, Brasiliano et al., 2004) was expanded in order to be applied to 3D-frames. This method allows to locate and quantify damage through changes produced by damage to the dynamic characteristics of the structure. Was also used the technique of Artificial Neural Networks - ANNs in step quantification of damage. The networks were trained with the backpropagation Levenberg-Marquardt algorithm, and had as input the errors provided by the Error Residual Method. The numerical analysis in the four 3D-frame showed that both methods presented satisfactory results since they allowed locating and quantifying the damages present in the structural models.