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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32773
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
Título: | Aplicação da Teoria dos Conjuntos Fuzzy no Estudo da Impedância Eletromecânica |
Título (s) alternativo (s): | Application of Fuzzy Set Theory in the Study of Electromechanical Impedance |
Autor: | Freitas, Fernando Augusto |
Primer orientador: | Jafelice, Rosana Sueli da Motta |
Primer miembro de la banca: | Laureano, Estevão Esmi |
Segundo miembro de la banca: | Câmara, Marcos Antônio da |
Resumen: | O Structural Health Monitoring (SHM) pode ser realizado através da impedância eletromecânica. A assinatura da impedância eletromecânica é alterada em relação à referência, com a modificação da estrutura. Dois grandes desafios do SHM são a normalização dos dados coletados da impedância e a determinação de estratégias para avaliar o nível de danos em estruturas e equipamentos de engenharia no decorrer do tempo. Os objetivos deste trabalho são propor uma nova técnica de normalização de dados de impedância e modelar o nível de danos de uma viga de alumínio, ambas utilizando Sistemas Baseados em Regras Fuzzy (SBRFs) que são gerados por meio do Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Para o primeiro objetivo, o treinamento do ANFIS é realizado com os dados das variáveis de entrada: temperatura e frequência; e de saída: os valores de impedância de assinatura baseline. O efeito da temperatura pode gerar alterações na assinatura da impedância, levando a diagnósticos estruturais incorretos. Para tanto, é necessário compensar o efeito dessa variável para posterior previsão das assinaturas de impedância sem danos, em temperaturas que não necessariamente foram observadas na coleta de dados. Os resultados obtidos na validação, em que uma parte dos dados de um experimento foi utilizada para a obtenção dos SBRFs e outra parte destinada à validação, ambos entre os dados de baseline, indicam boa acurácia das assinaturas previstas sendo que o maior índice de dano do Correlation Coefficient Deviation (CCD) obtido foi 0,003800021. Para avaliar o nível de dano, construiu-se SBRFs com as variáveis de entrada sendo dois índices de danos, estabelecidos pelas assinaturas da impedância eletromecânica. A média das porcentagens de acertos dos SBRFs é de 95%. Este resultado pode indicar possíveis entradas para SBRFs com o objetivo de identificar os níveis de danos, quando não se tem conhecimento destes valores de saída dos SBRFs. Assim, a metodologia proposta neste trabalho pode ser utilizada para o processo de detecção de danos em um experimento relacionado à corrosão em estruturas metálicas. |
Abstract: | Structural Health Monitoring (SHM) can be performed by electromechanical impedance. The impedance signature is changed in relation to the reference, with the modification of the structure. Two major challenges for SHM are the normalization of the collected impedance data and to determine strategies to assess the level of damage to engineering structures and equipment over time. The objectives of this work are to propose a new data normalization technique and to model the damage level of an aluminum beam, using Fuzzy Rule-Based Systems (FRBSs) that are generated by means of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). For the first aim, the training is carried out with the input variables temperature and frequency, and the output data are baselines signature impedance values. The temperature effect can generate changes in the impedance signature, leading to incorrect structural diagnoses. Because of that, it is necessary to compensate for the effect of this variable for later prediction of impedance signatures without damage, at temperatures that were not necessarily observed in the data collection. Results obtained in the validation, in which a part of the data was used for training the FRBSs and another part intended for validation, both among the baseline data, indicate good accuracy of the predicted signatures since the highest Correlation Coefficient Deviation (CCD) damage index obtained was 0,003800021. To evaluate the damage level, FRBSs were constructed with the input variables being two damage indices, established by the electromechanical impedance signatures. The FRBSs average hit percentages are 95 % . This result can indicate possible inputs for FBRSs in order to identify the damage levels, when these FRBSs output values are not known. Finally, the methodology proposed in this work is used for damage detection process in an experiment to detect corrosion related damage in metallic structures. |
Palabras clave: | Impedância eletromecânica Conjuntos Fuzzy ANFIS Normalização dos dados SHM |
Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Matemática |
Cita: | FREITAS, Fernando Augusto. Aplicação da Teoria dos Conjuntos Fuzzy no Estudo da Impedância Eletromecânica. 2021. 78 f. Dissertação (Mestrado em Matemática), Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia-MG, 2021. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.389 |
Identificador del documento: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.389 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32773 |
Fecha de defensa: | 18-ago-2021 |
Aparece en las colecciones: | DISSERTAÇÃO - Matemática |
Ficheros en este ítem:
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