Sistemas inteligentes aplicados em monitoramento de estruturas aeronáuticas.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de sistemas inteligentes aplicados ao monitoramento de estruturas aeronáuticas abordando dois modelos distintos: o primeiro é a análise e classificação de imagens de ultrassom de estruturas aeronáuticas com objetivo de apoiar decisões em reparo de estruturas aeronáuticas. Foi definido como escopo do trabalho uma seção transversal da asa da aeronave modelo Boeing 707. Após a remoção de material superficial em áreas comprometidas por corrosão, é realizada a medição da espessura ao longo da área da peça. Com base nestas medições, a Engenharia realiza a análise estrutural, observando os limites determinados pelo manual de manutenção e determina a necessidade ou não de reparo. O segundo modelo compreende o método de impedância eletromecânica. É proposto o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de baixo custo aplicado em uma barra de alumínio aeronáutico com 10 posições de fixação de porcas e parafusos. O objetivo do sistema é avaliar, a partir das curvas de impedância extraídas do transdutor PZT fixado na barra, sua capacidade de classificar a existência ou não de um dano na estrutura e, em caso de existência do dano, indicar sua localização e seu grau de severidade. Foram utilizados os seguintes classificadores neste trabalho: máquina de vetor de suporte, redes neurais artificiais e K vizinhos mais próximos.

This work presents the development of intelligent systems applied to the monitoring of aircraft structures addressing two distinct models: the first is the analysis and classification of ultrasound images of aircraft structures in order to support decisions on repair of aircraft structures. A scope of work was defined as a cross section of the wing of the aircraft model Boeing 707. After the removal of surface material in damaged areas by corrosion, thickness measurements in the whole structure are evaluated. Based on the measurements, the Engineering performs structural analysis, observing the limits determined by the maintenance manual and determining the necessity of repair. The second model includes the method of electromechanical impedance. It is proposed to develop a low cost monitoring system applied to an aircraft aluminum bar with 10 positions for fixing nuts and bolts. The goal of the system is to classify an impedance curve in the condition of the aluminum bar if there is or not a damage to the structure and, in case of the existence of damage, indicating their position in the aluminum bar and if the damage is severe or not. The following classifiers were used in this work: support vector machine, artificial neural networks and K nearest neighbors.