Identificação de falhas estruturais usando sensores e atuadores piezelétricos e redes neurais artificiais

dc.contributor.advisorJúnior, Vicente Lopes [UNESP]
dc.contributor.authorFurtado, Rogério Mendonça [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2014-06-11T19:27:14Z
dc.date.available2014-06-11T19:27:14Z
dc.date.issued2004-02-20
dc.description.abstractA proposta deste trabalho é a obtenção de uma metodologia robusta para identificação de falhas estruturais combinando as vantagens de duas metodologias, que não são baseadas em modelos matemáticos, ou seja: impedância elétrica obtida com atuador e sensor piezocerâmico(materiais inteligentes) e redes neurais artificiais. O termo materiais inteligentes (smart materials) conhecido também por material ativo é dado a uma classe de material que exibe propriedades não encontradas em materiais convencionais. Alguns destes materiais são: compostos de materiais piezelétricos, eletrorresistivo e magnetorresistivo, fluidos e sólidos electro-reológicos, e outros. Uma das principais características do PZT (Titanato Zirconato de Chumbo), que permite utilizá-lo como sensor e atuador, é o efeito piezelétrico, ou seja, a aplicação de um campo elétrico resulta em deformação do material (efeito inverso), enquanto, a aplicação de tensão mecânica resulta no surgimento de um campo elétrico (efeito direto). Estas características associadas ao conceito de impedância elétrica e ao conceito de falha métrica permitem a localização e o monitoramento da falha. Esta técnica utiliza altas freqüências e excita os modos locais, proporcionando, assim, o monitoramento de qualquer mudança da impedância mecânica estrutural na região de influência do PZT. Redes neurais artificiais (RNA) fazem parte de um amplo conceito chamado inteligência artificial. Redes neurais têm sua base associada ao funcionamento do cérebro humano, que após treinamento possuem a capacidade de aprender. Esta ciência é objeto de estudo em diversos centros de pesquisa e, embora já tenha grande aplicabilidade, o sucesso de sua utilização depende do caso em que está sendo aplicada e de certa sutileza do projetista, uma vez que o processo ainda é empírico e teorias ainda... .pt
dc.description.abstractThe proposal of this work is the obtaining of a robust methodology for identification of structural faults combining the advantages of two methodologies, which are not based on mathematical models. The methodology applies electric impedance technique, obtained with actuator and sensor piezoceramic (smart materials), and artificial neural networks. The term smart materials is given for a material class that not exhibits properties found in conventional materials. Some of these materials are: composed of piezoelectric material, electrostrictive and magnetostrictive, electrorheological fluids and solids shape memory alloys, and others. One of the main characteristics of PZT (Lead Zirconate Titanate), that allows to use it as sensor and actuator, is the piezoelectric effect, where the application of an electric field results in deformation of the material (inverse effect), while the application of mechanical tension results in the appearance of an electric field (direct effect). These characteristics associated to the concept of electric impedance and the concept of metric fault allow the location and the monitoring of the fault. This technique uses high frequencies and low voltage and it excites local modes, providing, the monitoring of any change on the structural mechanical impedance in the area of influence of the PZT. Artificial Neural Networks (ANN) are part of a wide concept called artificial intelligence. Neural networks has its base associated to the operation of the human brain, that after training possess the capacity to learn. This science is a study object in several research centers and, although it already has great application. The success of its use depends of the case and planner's certain keenness, once the process is still empiric and theories are still being formulated. Several conceptions of neural networks... (Complete abstract, click electronic address below).en
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
dc.format.extent152 p. : il.
dc.identifier.aleph000215737
dc.identifier.capes33004099082P2
dc.identifier.citationFURTADO, Rogério Mendonça. Identificação de falhas estruturais usando sensores e atuadores piezelétricos e redes neurais artificiais. 2004. 152 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, 2004.
dc.identifier.filefurtado_rm_me_ilha.pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/94553
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceAleph
dc.subjectImpedancia (Eletricidade)pt
dc.subjectMateriais piezelétricospt
dc.subjectRedes neurais artificiaispt
dc.subjectMonitoramento de falhaspt
dc.subjectFalhas estruturaispt
dc.subjectElectric impedanceen
dc.subjectPiezoelectric materialsen
dc.subjectArtificial neural networksen
dc.subjectFaults monitoringen
dc.subjectFault identificationen
dc.titleIdentificação de falhas estruturais usando sensores e atuadores piezelétricos e redes neurais artificiaispt
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Engenharia, Ilha Solteirapt
unesp.graduateProgramEngenharia Mecânica - FEISpt
unesp.knowledgeAreaMecânica dos sólidospt

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