Análise estatística multivariada para reconhecimento de padrões em ensaios não destrutivos magnéticos.

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Alvarez Rosario, Alexander
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise discriminante; Análise multivariada; Discriminant analysis; Ensaios não destrutivos magnético; Multivariate analysis; Non-destructive testing; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-04042011-114941/

Neste trabalho se estuda a aplicação de técnicas de estatística multivariada para reconhecimento de padrões em sinais de ensaios não destrutivos (END) magnéticos, baseados no Ruído Magnético de Barkhausen (RMB). O reconhecimento de padrões pode ser feito de forma não supervisionada com a técnica multivariada de Análise de Agrupamentos, conglomerados ou Clusters que definem grupos segundo critérios de similaridade. Já para reconhecimento supervisionado a Análise Discriminante procura classificar amostras novas em grupos conhecidos, a priori, usando para este propósito uma regra de classificação criada a partir desses grupos de amostras conhecidos. Foram utilizados dois casos de detecção e classificação utilizando RMB. O RMB é um fenômeno magnético gerado por abruptas mudanças na magnetização de materiais ferromagnéticos quando submetidos a campos magnéticos variáveis. Essas mudanças estão relacionadas com a microestrutura do material, presença e distribuição de tensões elásticas (tensão e compressão). No primeiro caso de estudo procura-se identificar arames quebrados em risers, através da medição de tensão mecânica. No segundo caso procura-se classificar diferentes tratamentos térmicos em Aço AISI 420. Para a análise de integridade estrutural de risers foi feita a redução da dimensionalidade dos dados via Análise de Componentes Principais e posteriormente Análise de Agrupamentos. Já para o problema de classificação de amostras de aço foi usada a técnica de Análise Discriminante Linear de Fisher e a Quadrática. Os resultados das análises mostraram que as técnicas de Estatísticas Multivariadas proporcionam ferramentas muito adequadas para aumentar a eficiência da inspeção na área de END Magnéticos em geral e RMB em particular.