Estudo de novas estratégias para identificação de danos estruturais a partir de dados vibracionais.

Abstract

O monitoramento da integridade de uma estrutura baseia-se na utilização de indicadores confiáveis e robustos que permitam detectar, localizar, quantificar e, se possível, prever a ocorrência de danos. Os estudos relacionados à detecção de danos em estruturas de Engenharia Civil são de notável interesse, visto que a detecção de uma modificação estrutural é de fundamental importância para evitar a ocorrência de graves consequências sociais, econômicas e ambientais. Recentemente, muitas pesquisas têm se concentrado na avaliação dinâmica como parte do diagnóstico estrutural em um processo conhecido como identificação modal. O objetivo é extrair os parâmetros modais e/ou indicadores construídos a partir destes parâmetros. Estes indicadores têm mostrado as suas potencialidades, mas o problema de sua sensibilidade, a necessidade de um estado de referência e sua confiabilidade em termos de probabilidade de detecção de alarmes falsos permanece sem solução. Neste contexto, é importante o uso de técnicas capazes de lidar não só com os dados brutos (sinais), mas também com os parâmetros modais de uma forma prática e relevante. Assim sendo, novas representações foram desenvolvidas para melhorar a manipulação e armazenamento desses dados. Essas representações são conhecidas como dados simbólicos. O desenvolvimento de novos métodos capazes de lidar com este tipo de dados é o objetivo da Análise de Dados Simbólicos (ADS). Esta dissertação tem como interesse principal a utilização de diferentes métodos de classificação juntamente com a ADS para detectar danos estruturais. A ideia é utilizar procedimentos de particionamento de dados (aglomerações hierárquicas, nuvens dinâmicas e clustering fuzzy, por exemplo) para discriminar diferentes estados estruturais. Neste trabalho, a ADS é aplicada tanto às medições dinâmicas obtidas in situ (acelerações) quanto aos parâmetros modais identificados. A fim de atestar a eficiência das abordagens propostas, estudos de sensibilidade considerando aplicações numéricas e um estudo experimental são realizados. Mostra-se que a ADS juntamente com os métodos de classificação são capazes de distinguir estados estruturais com adequados índices de acerto.