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Inteligência artificial aplicada ao monitoramento da saúde estrutural.

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dc.creator.ID SANTOS. L. pt_BR
dc.contributor.advisor1 ARAÚJO, Marília Marcy Cabral de.
dc.contributor.advisor1ID ARAÚJO, M. M. C. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/6433193930826331 pt_BR
dc.contributor.referee1 AZERÊDO, Aline Figueiredo Nóbrega de.
dc.contributor.referee1ID AZERÊDO, A. F. N. pt_BR
dc.contributor.referee1Lattes http://lattes.cnpq.br/8590594256897056 pt_BR
dc.contributor.referee2 PIPPI, Augusto de Sousa.
dc.contributor.referee2ID PIPPI, A. S. pt_BR
dc.description.resumo Na sociedade Brasileira a construção civil é inteiramente ligada ao crescimento econômico. A partir desse crescimento na demanda da construção civil e da pouca disponibilidade de áreas edificáveis disponíveis nos grandes centros, as estruturas das edificações se tornam cada vez mais esbeltas e suscetíveis a vibrações excessivas. As propriedades físicas e geométricas interferem diretamente na rigidez do sistema estrutural, podendo, diminuir a capacidade de carga da estrutura e causar falhas graves. Um sistema de monitoramento da saúde estrutural (Structural Health Monitoring - SHM) surge como um método significativo para acompanhar a integridade de estruturas civis. Sendo assim, esta pesquisa teve como foco principal avançar no conhecimento acerca do comportamento dinâmico de estruturas civis, buscando avaliar uma metodologia de monitoramento estrutural baseado em técnicas de Inteligência Artificial (IA), especificamente, Redes Neurais Artificiais (RNA’s) Backpropagation. Para atingir tal objetivo, nesta pesquisa fez-se o uso dos softwares Ansys Student, que utiliza o Método dos Elementos Finitos (MEF) para identificação das propriedades dinâmicas da estrutura, e MatLab para construção das redes neurais artificiais. Ademais, a partir dos resultados obtidos nos modelos de vigas estudados, pôde-se observar que o uso das Redes Neurais Artificiais Backpropagation para identificação de elementos danificados foi satisfatório. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Engenharia Civil pt_BR
dc.title Inteligência artificial aplicada ao monitoramento da saúde estrutural. pt_BR
dc.date.issued 2021-10-18
dc.description.abstract In Brazilian society, civil construction is entirely linked to economic growth. As a result of this growth in the demand for civil construction and the limited availability of buildable areas available in large cities, building structures become increasingly slim and susceptible to excessive vibrations. The physical and geometric properties directly interfere in the rigidity of the structural system, which can reduce the load capacity of the structure and cause serious failures. A structural health monitoring system (SHM) emerges as a significant method to monitor the integrity of civil structures. Therefore, this research had as its main focus to advance the knowledge about the dynamic behavior of civil structures, seeking to evaluate a structural monitoring methodology based on Artificial Intelligence (AI) techniques, specifically, Artificial Neural Networks (ANNs) Backpropagation. To achieve this objective, in this research, Ansys Student software was used, which uses the Finite Element Method (FEM) to identify the dynamic properties of the structure, and MatLab to construct artificial neural networks. Furthermore, from the results obtained in the studied beam models, it could be observed that the use of Backpropagation Artificial Neural Networks to identify damaged elements was satisfactory. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/23747
dc.date.accessioned 2022-02-25T13:16:42Z
dc.date.available 2022-02-25
dc.date.available 2022-02-25T13:16:42Z
dc.type Trabalho de Conclusão de Curso pt_BR
dc.subject Inteligência artificial pt_BR
dc.subject Saúde estrutural pt_BR
dc.subject Estruturas pt_BR
dc.subject Edificações pt_BR
dc.subject Construção Civil pt_BR
dc.subject Redes neurais artificiais pt_BR
dc.subject Structural Health Monitoring - SHM pt_BR
dc.subject Propriedades dinâmicas - estruturas pt_BR
dc.subject Método dos elementos finitos pt_BR
dc.subject Artificial intelligence pt_BR
dc.subject Structural health pt_BR
dc.subject Structures pt_BR
dc.subject Buildings pt_BR
dc.subject Construction pt_BR
dc.subject Artificial neural networks pt_BR
dc.subject Structural Health Monitoring - SHM pt_BR
dc.subject Dynamic properties - structures pt_BR
dc.subject Finite element method pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator SANTOS, Leandro dos.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Artificial intelligence applied to structural health monitoring. pt_BR
dc.identifier.citation SANTOS, Leandro dos. Inteligência artificial aplicada ao monitoramento da saúde estrutural. 2021. 53f. Trabalho de Conclusão de Curso (Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Civil, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande - Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2021. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/23747 pt_BR


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