Caracterização de Padrões de Falha através de uma Rede Neural Artificial Fuzzy ARTMAP

Abstract

O cenário contemporâneo é repleto de estruturas cuja falha pode resultar em prejuízos significativos tanto financeiros quanto è saúde humana das mais variadas formas. O campo de Monitoramento de Saúde Estrutural, ou SHM do termo em inglês, almeja fornecer ferramentas integradas para fins de monitoração e manutenção de estruturas [1].

Em algumas situações, entretanto, pode ser desafiador obter dados significativos, como em pontos de difícil acesso físico ou em construções legadas cujo projeto não acomoda facilmente componentes de monitoramento. Com isto em mente, apresenta-se neste trabalho uma metodologia que faz uso de uma Rede Neural Artificial para a detecção e categorização de falhas, modeladas como desbalanços de massa, em um modelo estrutural a partir apenas de dados de deslocamento e/ou velocidade no tempo coletadas em seus componentes de massa. A aplicação de tal método possibilitaria a monitoração da saúde estrutural de estruturas de grande porte com aparato relativamente simples.