Algoritmos genéticos para detecção de dano estrutural

Abstract

A última década presenciou o desenvolvimento de um grande número de testes não destrutivos para a avaliação da integridade estrutural. Este crescimento é devido ao crescente interesse em reduzir o tempo e os custos no monitoramento e na manuten-ção preditiva. Desta forma, diversos métodos concebidos para detectar o dano estru-tural foram propostos baseados, por exemplo, em análise de sensibilidade ou métodos estatísticos. Entretanto, alguns destes métodos apresentam problemas práticos na medição das características dinâmicas estruturais tais como as formas modais. Al-guns outros métodos baseados exclusivamente nas respostas estruturais mostram desvantagens para encontrar a localização do dano na estrutura. Métodos baseados na resposta estrutural assim como em modelos paramétricos calibrados têm demons-trado serem mais robustos nestas tarefas. Seguindo esta direção, este trabalho trata de uma metodologia baseada em Algoritmos Genéticos para detectar falha através de medições experimentais das freqüências naturais com o auxílio de um modelo numé-rico paramétrico. Alguns exemplos são apresentados na detecção de danos em múlti-plos locais e intensidades. São enfatizadas as vantagens desta metodologia devido à pouca quantidade de informação necessária assim como a sua robustez.

The last decade witnessed the development of a large number of non-destructive tests for structural integrity evaluation. This growth is due to attracted interest to reduce time and costs in performing damage monitoring and predictive maintenance. In this way several methods intended to detect structural damage based on sensitivity and statistical methods were proposed. However, some of these methods present some practical problems in measuring structural dynamic characteristics such as dynamic mode shapes. Some methods based exclusively on structural responses have shown disadvantages in finding the damage position on structures. Methods based on struc-tural responses as well as tuned structural parametric models have been demonstrated more robust in this task.