Approaches for automated damage detection in structural health monitoring.

Abstract

Conhecer a integridade de sistemas estruturais de grande vulto durante o serviço, em tempo real e continuamente, é uma grande necessidade dos fabricantes, proprietários, concessionários, usuários finais e equipes de manutenção destes sistemas. Tal conhecimento provê aos gestores informações relevantes sobre o desempenho estrutural para direcionar melhorias no projeto e produção, além de minimizar custos de manutenção para o proprietário/concessionário e de aumentar a segurança de operação da estrutura para os usuários. Dentre as diversas atividades que compreendem o Monitoramento da Integridade Estrutural (MIE), a detecção de danos constitui o núcleo básico para atender aos aspectos de manutenção e segurança. Para tanto, o programa de MIE deve dispor de ferramentas computacionais capazes de analisar as informações adquiridas continuamente e em tempo real, fornecendo a cada momento um ou mais indicadores da ocorrência de dano (ou alteração) na estrutura. Portanto, para que uma técnica de detecção de danos seja compatível com o escopo do MIE ela deve, idealmente, prover respostas de forma automática, não supervisionada e contínua, baseando-se unicamente em testes de vibração ambiente com a estrutura em operação. Visando atingir estes objetivos, esta tese apresenta duas abordagens: uma baseada na evolução dos parâmetros modais, isto é, frequências naturais, taxas de amortecimento e modos de vibração; outra baseada na análise direta de medições de aceleração. As metodologias propostas foram avaliadas em estruturas reais e demonstraram desempenhos promissores quando aplicadas em monitoramentos de estruturas em longo prazo, contínuos e em tempo real.