Banca de QUALIFICAÇÃO: MOISES FELIPE MELLO DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MOISES FELIPE MELLO DA SILVA
DATA: 23/03/2020
HORA: 09:00
LOCAL: Auditório do Instituto te Tecnologia - ITEC
TÍTULO:

COMPUTER VISION AND MACHINE LEARNING APPROACHES FOR MODAL ANALYSIS AND DAMAGE DETECTION

PALAVRAS-CHAVES:

Monitoramento de dinâmica baseado em vídeo, separação de fontes cegas, análise modal 3D, extração de recursos sensíveis a danos, Autoencoders, análise modal somente de saída

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

À medida que o processo de monitoramento estrutural da saúde (SHM) evolui da pesquisa para a prática, novos desafios surgem de suas implementações práticas. A necessidade de abordagens inteligentes, autônomas e sem contato para o monitoramento baseado em vibração levou os esforços de pesquisa ao desenvolvimento de técnicas baseadas em vídeo para análise modal, que podem ser acopladas a modelos de aprendizado de máquina para monitoramento dinâmico em tempo real.

O presente trabalho aborda o desenvolvimento de novas abordagens somente de saída para aquisição de dados, análise modal e detecção de danos com base em técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina, capazes de identificar cegamente os modos de vibração de campo completo de alta resolução apenas a partir de medições de vídeo, detectar e potencialmente quantificar o nível de dano em estruturas de complexidade arbitrária. Primeiro, modelos de aprendizado de máquina são propostos para detecção inteligente de danos com base em vibração nos dados do acelerômetro. Um auto-codificador profundo é projetado para aprender autonomamente as condições normais de vibração de uma estrutura monitorada e, em seguida, identifica as condições danificadas pelas mudanças nas frequências modais (naturais). Além disso, é introduzida uma técnica baseada em cluster com o objetivo de detectar e classificar danos de diferentes condições não danificadas e danificadas de uma estrutura, fornecendo informações úteis sobre o comportamento estrutural. Esse procedimento simples de agrupamento descobre automaticamente o número ideal de agrupamentos que representam as principais condições de estado do sistema estrutural, sem a necessidade de qualquer configuração manual de parâmetros. Segundo, técnicas para identificar cegamente as formas de modo de alta resolução de campo completo e outros parâmetros modais das medições de vídeo são introduzidas apenas para executar a análise modal 2D usando câmeras comerciais. Além disso, apresentamos a primeira abordagem até hoje para dados de nuvem de pontos dinâmicos 3D estruturais eficientes e de altíssima resolução, adquiridos usando um gerador de imagens comerciais, de baixo custo e tempo de voo. Soluções para o problema de separação de fontes cegas são empregadas para estimar formas de modo 3D de alta resolução, coordenadas modais e frequências ressonantes usando uma versão modificada da técnica empregada no caso 2D.

Demonstramos que as abordagens propostas têm o potencial de serem de uso geral, capazes de realizar análise modal e monitoramento de estruturas amorfas. A técnica é validada em experimentos de laboratório e conjuntos de dados de monitoramento de vibração no mundo real para demonstrar sua capacidade de realizar o monitoramento de diversas formas de estruturas em diferentes condições e cenários.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1176325 - ALDEBARO BARRETO DA ROCHA KLAUTAU JUNIOR
Interno - 1353026 - CARLOS RENATO LISBOA FRANCES
Interno - 1809092 - CLAUDOMIRO DE SOUZA DE SALES JUNIOR
Externo à Instituição - DRAGOS IONUT MOLDOVAN
Externo à Instituição - ELÓI JOÃO FARIA FIGUEIREDO
Presidente - 2153181 - JOAO CRISOSTOMO WEYL ALBUQUERQUE COSTA
Externo ao Programa - 1535051 - REGINA AUGUSTA CAMPOS SAMPAIO