Aplicação de autocodificadores convolucionais para identificação de danos em estruturas

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Dalcin, Matheus Júnior Silveira
• Orientador(a): Barbosa, Flávio de Souza
• Banca de defesa: Carvalho, Graciela Nora Doz de , Neves, Francisco de Assis das
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil (PEC)
• Departamento: Faculdade de Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Monitoramento da integridade estrutural; Redes neurais; Autocodificador; Convolução; Structural health monitoring; Neural networks; Autoencoder; Convolution
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18104

O monitoramento contínuo da integridade estrutural tem se destacado devido a recentes incidentes que evidenciam a importância de se garantir a segurança e prever o comportamento dinâmico das estruturas. De forma geral, esse monitoramento é realizado por meio de sensores acoplados às estruturas analisadas, que fornecem dados para algoritmos específicos capazes de identificar o estado da integridade das mesmas. Nesse contexto, o presente trabalho tem como foco a aplicação de tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial, com ênfase em autocodificadores convolucionais, para avaliar a integridade das estruturas por meio da análise dos dados coletados. Para tanto, quatro estratégias de análise baseadas nos erros de reconstrução dos sinais dinâmicos e na distância de Mahalanobis dos espaços latentes, obtidos por modelos fundamentados em autocodificadores convolucionais, são utilizadas. A metodologia proposta foi validada por meio de dois conjuntos de dados. O primeiro conjunto, um pórtico biengastado, testado no Laboratório de Sinais e Imagens da Universidade de Juiz de Fora, representa uma estrutura com cenários de danos controlados. Por outro lado, a segunda aplicação, a ponte Z-24, representa uma estrutura real sujeita a variações de fatores externos. Os resultados obtidos evidenciaram a eficácia das estratégias em ambientes controlados e estruturas reais, uma vez que, em ambos os casos, foi possível se detectar alterações estruturais de modo satisfatório, indicando que a abordagem via CAE pode ser eficaz em estruturas reais.