[pt] AVALIAÇÃO DE PARÂMETROS ESTRUTURAIS BASEADA EM DADOS: EXPLORANDO ONDAS ULTRASSÔNICAS GUIADAS POR MEIO DE MODELAGEM COMPUTACIONAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: BARBARA VALERIA DE ABREU LAVOR
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[pt] AVALIACAO ESTRUTURAL
[pt] METODO SAFE
[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA
[pt] APRENDIZADO SUPERVISIONADO
[pt] ONDA ULTRASSONICA GUIADA
[pt] ENSAIO NAO DESTRUTIVO
[en] STRUCTURAL ASSESSMENT
[en] SAFE METHOD
[en] MACHINE LEARNING
[en] SUPERVISED LEARNING
[en] ULTRASSONIC GUIDED WAVE
[en] NONDESTRUCTIVE TESTING
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68873&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68873&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68873
Resumo: [pt] Métodos não destrutivos desempenham um papel fundamental na análise de integridade de componentes civis e mecânicos. Este trabalho apresenta uma abordagem integrativa que pode ser aplicada em avaliações estruturais, envolvendo o estudo de ondas ultrassônicas guiadas com técnicas de aprendizado de máquina, juntamente com métodos alternativos para ampliar o conjunto de dados necessários para treinamento dos modelos de predição. É proposta uma metodologia para a estimativa de tensão em placas, incorporando dados sintéticos gerados por interpolação linear a partir de resultados experimentais. Paralelamente, utilizando o Semi-Analytical Finite Element Method (SAFE), foi examinada a propagação de ondas em guias cilíndricos, comparando resultados com simulações numéricas e posteriormente, aplicando o método SAFE para gerar curvas de dispersão que servem de dados para alimentar uma rede neural para predição de espessura nominal de dutos. Este estudo contribui para a eficiência e precisão das metodologias aplicadas em integridade estrutural, englobando abordagens de dados experimentais e simulados computacionalmente.
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