Avaliação de danos estruturais em vigas considerando a influência da temperatura via redes neurais artificiais

Abstract

Com o passar dos anos a preocupação com a integridade estrutural das construções vem sendo crescente. Dentre os numerosos métodos para avaliação da integridade estrutural destacam-se aqueles baseados na observação das propriedades dinâmicas, uma vez que frequências e modos dependem, fundamentalmente, da rigidez estrutural. Os métodos que avaliam esta alteração na rigidez demandam de um monitoramento contínuo da estrutura, e a busca de metodologias adequadas para o tratamento do vasto conjunto de dados coletados se faz necessária. Nesse sentido, as Redes Neurais Artificiais (RNAs) constituem uma ferramenta interessante para o tratamento destes dados. Entretanto, os efeitos ambientais, como temperatura, umidade e vento, limitam a aplicação bem-sucedida destes métodos. Dentre os efeitos ambientais mencionados a temperatura se destaca, por ser capaz de camuflar a influência provocada por pequenos danos. Com base no exposto, este trabalho apresenta um estudo sobre a influência que a variação da temperatura gera nas propriedades dinâmicas e, consequentemente, no método de avaliação de dano buscando uma alternativa de avaliação que supere estes problemas. Os dados utilizados para a construção deste estudo foram obtidos através do software de elementos finitos ANSYS, com o qual foram criados modelos numéricos de viga na configuração intacta, em diversas temperaturas, e com diferentes cenários de danos. Estes dados foram utilizados em diferentes RNAs com o algoritmo de aprendizagem backpropagation para construir uma ferramenta capaz de localizar danos, visto que pouco se conhece sobre a utilização de RNAs para avaliação de dano levando em consideração os efeitos provocados por mudanças na temperatura. Por fim, com o objetivo de analisar o desempenho das RNAs criadas diante de problemas reais, estas foram testadas com dados experimentais.