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http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16802
Tipo do documento: | Tese |
Título: | Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana |
Título(s) alternativo(s): | Computational modeling for structural damage identification use integral transformations and bayesian inference |
Autor: | Rangel, Luciano dos Santos ![]() |
Primeiro orientador: | Stutz, Leonardo Tavares |
Primeiro coorientador: | Knupp, Diego Campos |
Primeiro membro da banca: | Castello, Daniel Alves |
Segundo membro da banca: | Lugon Júnior, Jader |
Terceiro membro da banca: | Teixeira, Josiele da Silva |
Quarto membro da banca: | Abreu, Luiz Alberto da Silva |
Resumo: | O presente trabalho aborda a identificação de danos estruturais em uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada. A solução do problema de vibrações da viga é descrita por um método híbrido analítico/numérico através da Técnica da Transformada Integral Clássica (CITT) e da Técnica da Transformada Integral Generalizada (GITT). O problema de identificação de danos é formulado como um problema inverso de estimação de parâmetros, buscando identificar os parâmetros físicos da estrutura, ou seja, os parâmetros de dano do modelo, a partir de informações experimentais, no caso deste trabalho, a resposta no domínio do tempo. A solução do problema inverso é baseada a partir da abordagem Bayesina, sendo consideradas incertezas inerentes aos dados experimentais, incluídas na função de verossimilhança. A solução do problema inverso consiste em funções de densidade de probabilidade a posteriori marginais para cada parâmetro, obtidas por amostragem da distribuição de interesse, cujo o método de amostragem é o método de Monte Carlo com Cadeias de Markov Transicional (TMCMC). Inicialmente, a estrutura foi discretizada em elementos, onde o campo de dano foi continuamente descrito por meio de um parâmetro nodal de coesão e posteriormente, tendo em vista o elevado número de parâmetros que define o campo de dano, a modelagem do dano foi dada por diferentes classes de modelos, sendo descritos em função dos parâmetros geométricos, localização, extensão e intensidade do dano, reduzindo assim, significativamente no número de parâmetros a serem estimados. Por fim, como diferentes modelos foram considerados, avaliou-se qual a classe de modelo se adéqua ao perfil de dano a ser estimado. Frente aos resultados numéricos obtidos, a abordagem de modelagem do danos pelos parâmetros geométricos mostrou-se eficaz, apresentando acurácia no processo de identificação de danos. |
Abstract: | The present work addresses the identification of structural damage in a simply supported Euler-Bernoulli beam. The solution to the beam vibration problem is described by an analytical/numerical hybrid method through the Classical Integral Transform Technique (CITT) and the Gerenalized Integral Transform Technique (GITT). The problem of identification of damage is formulated as an inverse problem of estimation of parameters, seeking to identify the physical parameters of the structure, that is, the parameters of damage of the model, from experimental information, in the case of this work, the response in the time domain. The solution to the inverse problem will be based in the approach Bayesin, considering uncertainties inherent to experimental data, included in the likelihood function. The inverse problem solution consists of marginal density probability functions a posteriori for each parameter, obtained by sampling the distribution of interest, whose sampling method is the Transitional Markov Chain Monte Carlo Method (TMCMC). Initially, the structure is discretized into elements, where the damage state of the structure is continuously described by a cohesion field and later, in view of the high number of parameters that defines the damage field, the modeling of the damage was given by different classes of models, being described according to the geometrics parameters, location, extent and intensity of the damage, reducing significantly in the number of parameters to be estimated. Finally, as different models were considered, the model class was evaluated if it adheres to the damage profile to be estimated. In the face of the numerical results obtained, the approach the modeling of geometrics parameters proved effective, presenting accuracy in the process of identifying damages. |
Palavras-chave: | Identification of Structural Damage Integral Transform Technique Bayesian Inference Ruína das estruturas Modelos matemáticos Testes de vibração Problemas inversos (Equações diferenciais) Testes não-destrutivos Otimização matemática Identificação de danos estruturais Técnicas de Transformada Integral Inferência Bayesiana TMCMC |
Área(s) do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
Sigla da instituição: | UERJ |
Departamento: | Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
Citação: | RANGEL, Luciano dos Santos. Modelagem computacional para identificação de danos estruturais empregando transformações integrais e inferência bayesiana. 2020. 102 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2020. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16802 |
Data de defesa: | 24-Jan-2020 |
Aparece nas coleções: | Doutorado em Modelagem Computacional |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Tese - Luciano Dos Santos Rangel - 2020 - Completa.pdf | 2,82 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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