Detecção e classificação de falhas estruturais de um sistema mecânico por meio de uma rede neural artificial - Chaim, Lucas Perroni (2019)
Redes Neurais Artificiais (RNAs) são algoritmos de aprendizado, geralmente estruturados em torno de categorização de dados de entrada e/ou seu agrupamento por similaridade. Tendo em vista características desejáveis como aprendizado rápido e estabilidade frente a vetores de entrada altamente mutáveis, adotou-se uma RNA do tipo Fuzzy ARTMAP como mecanismo central de um método de monitoramento de saúde estrutural para detectar e categorizar falhas em dados experimentais provenientes de um sistema mecânico similar a um pequeno prédio de dois andares. Mais especificamente, com o objetivo de detectar alterações das frequências naturais da estrutura, fenômeno ligado à deterioração da mesma, e determinar qual(is) andar(es) está(ão) ligado(s) ao comportamento anômalo, se detectado. A acurácia da rede foi avaliada, sendo realizado um estudo da quantidade de dados necessárias para o desempenho satisfatório da rede. Observou-se desempenho satisfatório, a acurácia do método tendendo a aproximadamente 94% a partir de certas quantidades de dados.