Localização de Danos com Utilização de Aprendizado de Máquina
Localização de Danos em Estruturas Isotrópicas com Utilização de Aprendizado de Máquina
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Este trabalho introduz uma nova metodologia de Monitoramento da Integridade de Estruturas (SHM, do inglês Structural Health Monitoring) utilizando algoritmos de aprendizado de máquina não-supervisionado para localização e detecção de dano. A abordagem foi testada em material isotrópico (placa de alumínio). Os transdutores piezelétricos foram colados na placa de alumínio com dimensões de 500 x 500 x 2mm, que atuam como sensores e atuadores ao mesmo tempo. Para manipulação dos dados foram analisados os sinais definindo o primeiro pacote do sinal (first packet), considerando apenas ...
Este trabalho introduz uma nova metodologia de Monitoramento da Integridade de Estruturas (SHM, do inglês Structural Health Monitoring) utilizando algoritmos de aprendizado de máquina não-supervisionado para localização e detecção de dano. A abordagem foi testada em material isotrópico (placa de alumínio). Os transdutores piezelétricos foram colados na placa de alumínio com dimensões de 500 x 500 x 2mm, que atuam como sensores e atuadores ao mesmo tempo. Para manipulação dos dados foram analisados os sinais definindo o primeiro pacote do sinal (first packet), considerando apenas o intervalo de tempo igual ao tempo da força de excitação. Os sinais são obtidos na situação sem dano (baseline) e, situações de dano. Como método de avaliação foram implementadas as métricas: pico máximo, valor médio quadrático (RMSD), correlação entre os sinais, normas H2 e H entre os sinais baseline e sinais com dano. Foi implementado o algoritmo de aprendizado de máquina não-supervisionado K-Means no matlab e também testado no toolbox Weka. Então, fez se necessário a implementação de um algoritmo de aprendizado de máquina não-supervisionado que utiliza propagação de afinidades.
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