Banca de DEFESA: Amanda Aryda Silva Rodrigues de Sousa
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE : Amanda Aryda Silva Rodrigues de Sousa
DATA : 27/03/2023
HORA: 13:00
LOCAL: Videoconferência Plataforma Teams
TÍTULO:
Monitoramento Da Integridade Estrutural de Vigas Utilizando Técnicas de Aprendizado De Máquina
PALAVRAS-CHAVES:
Aprendizado de máquina, monitoramento de integridade estrutural, detecção de danos, algoritmo de aprendizado supervisionado.
PÁGINAS: 88
RESUMO:
Danos estruturais induzem mudanças na flexibilidade local do sistema que podem gerar deslocamentos e vibrações indesejáveis. A análise estatística do recurso dinâmico da estrutura permite discriminar a condição estrutural atual e prever sua vida útil por períodos curtos ou longos. Sob condições não danificadas e danificadas, dois índices de danos construíram o conjunto de dados da frequência natural da viga e da função de resposta de frequência. Como uma trinca influência diretamente a vibração do sistema, o DI pode detectar danos e quantificar sua severidade. Além de avaliar experimentalmente uma viga em balanço reforçada com massa. Neste artigo, o monitoramento estrutural de vigas em balanço e realizado por algoritmos de aprendizado de máquina (ML), como k-vizinhos mais próximos (kNN), Máquina de Vetor de Suporte (SVM), Árvore de Decisão (DT), Floresta Aleatória (RF) e Naıve Bayes (NB). Os desafios do uso dessas técnicas, desempenho e implementação de cada método são discutidos. Os resultados numéricos demonstram que o algoritmo ML usando DI calculado a partir de FRF (FRAC DI) classificou melhor o conjunto de dados em comparação com a frequência natural DI. Além de exibir o desempenho das cinco técnicas de ML na classificação e na indicação da integridade da viga. A precisão dos algoritmos de ML e considerada rápida, precisa e eficiente no problema de detecção e estimativa de fissuras em estruturas de vigas, para dados de simulação numérica. Quando se trata de dados experimentais os algoritmos baixaram a acurácia porém manteve um bom nível de robustez.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - AMERICO BARBOSA DA CUNHA JUNIOR - UERJ
Externo ao Programa - 2047809 - FRANCISCO EVANGELISTA JUNIOR
Presidente - 1310273 - MARCELA RODRIGUES MACHADO
Interno - 1619095 - MARCUS VINICIUS GIRAO DE MORAIS