Deteção, localização e quantificação de dano em estruturas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica

A grande maioria das estruturas está sujeita a degradação provocada por diversos fatores como, por exemplo, a má utilização das mesmas, clima adverso e envelhecimento. Uma vez que existe uma relação negativa entre o dano e os custos de manutenção das estruturas assim como a nível de segurança, urge a necessidade de indicadores que detetem dano em estruturas o mais precocemente possível. É nesse sentido que, nos últimos anos, têm surgido várias propostas de indicadores de dano criados por diversos autores. Muitos destes indicadores são baseados nas respostas modais das estruturas, tais como as frequências naturais e modos de vibração, pois são dados relativamente fáceis de obter. Associando os indicadores de dano a métodos computacionais, é possível não só detetar como localizar e quantificar esse dano. Entre os métodos computacionais existentes destacam-se os algoritmos genéticos, muito investigados nas últimas décadas, inclusive no problema de avaliação de dano. Baseados na teoria da evolução de Darwin, estes algoritmos criam uma população inicial de indivíduos, em que cada um destes representa uma solução para um dado problema e, através de operadores genéticos (reprodução, cruzamento e mutação), vão criando gerações sucessivas de indivíduos até que seja encontrada uma solução bastante próxima da correta. No presente estudo, foram testadas as capacidades do algoritmo genético na deteção, localização e quantificação de dano em estruturas, quando utilizado em conjunto com o indicador de dano apresentado por Villalba e Laier (2012). Foram simulados vários níveis e combinações de dano em duas estruturas distintas: uma viga encastrada dividida em diferentes números de elementos finitos e uma estrutura em treliça composta por 15 barras. Para implementar os algoritmos genéticos foi utilizado o software de cálculo matemático Matlab® que possui uma toolbox dedicada a este tipo de algoritmos.