Detecção e localização de danos em materiais compósitos aplicado em aeronaves utilizando redes neurais artificiais

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Data

2014-04-22

Autores

França, Altair de Araujo [UNESP]

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Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

The increasing use of composite materials has brought many beneficial advances for engineering design, improving structure features when comparing with traditional metallic alloys. Although these alloys has been used for centuries, in many applications composite materials are substituting them partially or completely. The use of this kind of materials has produced a great impact in several areas of engineering, as transportation (aeronautics, aerospace, naval, railroad, automobile, etc.), civil construction, sport equipments, etc. An important advantage of composite materials is the possibility of compose an unlimited number of combinations of this elements thought the wide variety of matrix and reinforcements. Each combination becomes a piece with unique characteristics, able to attend specific requirements in a project. In this study, a carbon fiber plate, material used as component of the fuselage in aircrafts, is used in the experimental tests for developing a damage identification and locating method that is able to be used during the flight. The method is based on Lamb waves and it is a non-destructive evaluation (NDE). The tests were done in different conditions for a temperature range from de -45oC to 105oC. The sensing and actuation were based on piezoelectric materials (PZT), which are a versatile smart material indicated to this work since it can be utilized either as actuator or as sensor and because is very efficient at high frequencies. The process automation is realized through the application of Artificial Neural Network, since this technique has optimum robustness and capability of generalization, which are important characteristics to achieve the objective
A crescente utilização de materiais compósitos nos projetos de engenharia tem trazido vários avanços, viabilizando e aperfeiçoando estruturas com características superiores que as encontradas nas ligas metálicas que são largamente utilizadas durante muitos anos e que atualmente estão sendo substituídas de forma parcial ou integral em aplicações onde se espera alto desempenho. A aplicação deste tipo de material tem sido significativa em vários segmentos de engenharia, como na área de transportes (aeronáutica, aeroespacial, naval, ferroviário, automobilística, etc.), construção civil, artigos esportivos, entre outras. Uma grande vantagem dos materiais compósitos é a possibilidade de compor, através da grande variedade de matrizes e reforços, um número ilimitado de combinações destes elementos, tornando cada combinação uma peça com características única, sendo capaz de atender necessidades específicas de cada projeto. Neste trabalho é proposto um método de detecção e localização de danos em compósitos que compõe a estrutura de uma fuselagem de avião, podendo ser utilizado independentemente da temperatura atuante no avião. O método é baseado nas ondas de Lamb e se caracteriza por ser um método não-destrutivo, NDE (do inglês Nondestructive Evaluation). Os testes experimentais foram realizados para diferentes condições de danos em uma faixa de temperatura que variou de -45°C a 105°C. Para a aplicação do sinal de atuação e para a aquisição dos sinais foram utilizados transdutores piezelétricos (PZT), que são indicados para este tipo aplicação por possuírem grande eficiência em altas frequências e por ser versátil, servindo tanto como atuador quanto sensor. Para auxiliar a detecção e localização automática dos danos na estrutura foi utilizada a técnica de Redes Neurais Artificiais que possuem ótima robustez e capacidade de generalização para isolar o efeito da temperatura na ...

Descrição

Palavras-chave

Materiais compostos, Lamb, Ondas de, Redes neurais (Computação), Piezoeletricidade, Composite materials

Como citar

FRANÇA, Altair de Araujo. Detecção e localização de danos em materiais compósitos aplicado em aeronaves utilizando redes neurais artificiais. 2014. 109 f. Dissertação (metrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, 2014.