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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-4862-5435
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Title: Aplicação do teste sequencial de razão de verossimilhança para identificação de pontos instáveis em uma rede de trilateração
Alternate title (s): Application of the sequential likelihood ratio test to unstable points identification in a trilateration network
Author: Assunção, Jhonatta Willyan Miato
First Advisor: Matsuoka, Marcelo Tomio
First coorientator: Rofatto , Vinicius Francisco
First member of the Committee: Guimarães, Gabriel do Nascimento
Second member of the Committee: Klein, Ivandro
Summary: O monitoramento de estruturas consiste em determinar, a certo nível de probabilidade, se pontos estrategicamente situados sobre a estrutura monitorada se movimentaram ou permaneceram estáveis, entre duas épocas. Tal questão é preocupação premente em obras de engenharia, tendo em vista que movimentações inesperadas e de magnitude acima da normalidade podem acarretar desastres de grandes proporções. Diante da importância do tema, uma classe de pesquisadores tem se dedicado a desenvolver e aprimorar estratégias de monitoramento. Costumeiramente, são consideradas as variações das coordenadas dos pontos que são os parâmetros incógnitos na maioria dos problemas matemáticos de análise de deformações geodésicas. Entretanto, tal abordagem requer a linearização do modelo, o que acarreta a redução da capacidade dos testes estatísticos. Por isso, os pesquisadores têm trabalhado em soluções que apresentem um modelo matemático essencialmente linear, baseado nas diferenças entre as observações (e não mais nas diferenças entre os parâmetros). Em muitos casos, entretanto, os testes estatísticos confrontam a hipótese nula – de que não houve deslocamentos – a uma única hipótese alternativa – de que, possivelmente, pontos se deslocaram. Como resultado, o controle da ocorrência de falsas detecções (Erro Tipo I) não é adequadamente realizado. Considerando as limitações das abordagens anteriormente apresentadas na literatura, esta pesquisa apresenta a aplicação de uma nova metodologia, baseada em testes sequenciais de razão de verossimilhança para identificação de pontos instáveis, que confronta a hipótese nula com múltiplas hipóteses alternativas, controlando adequadamente o Erro Tipo I. Ademais, a metodologia, aplicada neste trabalho em dados reais de uma rede de trilateração com 6 pontos situada no campus Monte Carmelo da Universidade Federal de Uberlândia, é rigorosa, no sentido de que permite a correta identificação de pontos deslocados independentemente de injunções de pontos de controle. Os resultados obtidos apontam para uma taxa de correta identificação de cerca de 74% para o caso da ausência de injunção de pontos de controle, com 100% de correta detecção nos casos identificados, a um nível de significância de α = 0,1. Quando se considera a fixação de três pontos de controle, a taxa de correta identificação sobe para cerca de 96%. Os resultados obtidos mostram o potencial da técnica desenvolvida, trazendo a possibilidade de novas validações em cenários futuros, utilizando novas redes, novas geometrias e estudos de caso, por exemplo.
Abstract: Structure monitoring consists of determining, at a certain level of probability, whether points strategically located on the monitored structure moved or keeped stable, between two epochs. This issue is a pressing concern in engineering works, given that unexpected movements of a magnitude above normal can lead to major disasters. Given the importance of the topic, a class of researchers has dedicated themselves to developing and improving monitoring strategies. Typically, variations in the coordinates of points are considered, which are the unknown parameters in most mathematical problems analyzing geodetic deformations. However, this approach requires the linearization of the model, which leads to a reduction in the capacity of statistical tests. Therefore, researchers have been working on solutions that present an essentially linear mathematical model, based on the differences between observations (and no longer on the differences between parameters). In many cases, however, statistical tests confront the null hypothesis – that there were no displacements – to a single alternative hypothesis – that, possibly, points moved. As a result, control of the occurrence of false detections (Type I Error) is not adequately carried out. Considering the limitations of approaches previously presented in the literature, this research presents the application of a new methodology, based on sequential likelihood ratio tests to identify unstable points, which compares the null hypothesis to multiple alternative hypotheses, adequately controlling the Type I Error Furthermore, the methodology, applied in this work on real data from a trilateration network with 6 points located on the Monte Carmelo campus of the Federal University of Uberlândia, is rigorous, in the sense that it allows the correct identification of displaced points regardless of injunctions of control points. The results obtained point to a correct identification rate of around 74% in the case of the absence of control point injunction, with 100% correct detection in the identified cases, at a significance level of α = 0.1. When considering the setting of 3 control points, the correct identification rate rises to around 96%. The results obtained show the potential of the developed technique, bringing the possibility of new validations in future scenarios, using new networks, new geometries and case studies, for example.
Keywords: Deformação geodésica
Deslocamento
Testes estatísticos
Controle de qualidade
Geodetic Deformation
Displacement
Statistical Tests
Quality Control
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEODESIA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Agricultura e Informações Geoespaciais
Quote: ASSUNÇÃO, Jhonatta Willyan Miato. Aplicação do teste sequencial de razão de verossimilhança para identificação de pontos instáveis em uma rede de trilateração. 2024. 42 f. Dissertação (Mestrado em Agricultura e Informações Geoespaciais) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.62.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.62
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41127
Date of defense: 26-Jan-2024
Sustainable Development Goals SDGs: ODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação.
ODS::ODS 6. Água potável e saneamento - Garantir disponibilidade e manejo sustentável da água e saneamento para todos.
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Agricultura e Informações Geoespaciais (Monte Carmelo)

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