Identificação de danos em estruturas bi-dimensionais via matriz de flexibilidade baseado em um modelo de dano contínuo

No presente trabalho, o modelo de identificação de danos apresentado por Stutz et al. (2005) é utilizado. A contribuição do presente trabalho consiste em avaliar alguns pontos da identificação de danos em vigas e, em seguida, expandir o modelo para identificar danos estruturais em placas. Uma avaliação do comportamento das frequências naturais e da matriz de flexibilidade para uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada, na presença de danos simulados pelo parâmetro de coesão é realizada. Essa análise, permite também o conhecimento das regiões onde há maior sensibilidade ao dano, ajudando a traçar estratégias para melhorar a identificação de danos em regiões que sofrem poucas alterações na presença de falhas estruturais. Comparou-se o comportamento dos dois primeiros modos de vibração da viga simplesmente apoiada na presença de um dano estrutural, com os dois primeiros modos de vibração da estrutura intacta e corrompidos por ruído. Diversos métodos de localização de danos e de otimização são avaliados na tentativa de identificar os danos simulados através do campo de danos proposto por Stutz et al. (2005) na presença de dados ruidosos. Após a apresentação de resultados da identificação de danos obtidos para uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada, uma análise do comportamento das frequências naturais e da matriz de flexibilidade de uma viga de Euler- Bernoulli engastada na presença de danos é apresentada, assim como os resultados de identificação de danos considerando-se diversos cenários e níveis de ruído. Uma importante contribuição do presente trabalho consiste em propor um método de identificação de danos via matriz de flexibilidade onde o campo de defeitos para a placa de Kirchoff é modelado via MEF. Uma análise do comportamento da matriz de flexibilidade devido à presença de danos na placa é apresentada, assim como os resultados numéricos da identificação de danos estruturais com e sem a presença de dados ruidosos. Com a finalidade de reduzir o custo computacional na identificação de danos em estruturas complexas, uma hibridização entre o método de otimização por enxame de particulas (PSO, do inglês, Particle Swarm Optimization) e o método de otimização Levenberg-Marquardt é proposta. Resultados numéricos da hibridização para uma estrutura do tipo placa são apresentados.

Uma formulação implícita para o método Smoothed Particle Hydrodynamics

Em uma grande gama de problemas físicos, governados por equações diferenciais, muitas vezes é de interesse obter-se soluções para o regime transiente e, portanto, deve-se empregar técnicas de integração temporal. Uma primeira possibilidade seria a de aplicar-se métodos explícitos, devido à sua simplicidade e eficiência computacional. Entretanto, esses métodos frequentemente são somente condicionalmente estáveis e estão sujeitos a severas restrições na escolha do passo no tempo. Para problemas advectivos, governados por equações hiperbólicas, esta restrição é conhecida como a condição de Courant-Friedrichs-Lewy (CFL). Quando temse a necessidade de obter soluções numéricas para grandes períodos de tempo, ou quando o custo computacional a cada passo é elevado, esta condição torna-se um empecilho. A fim de contornar esta restrição, métodos implícitos, que são geralmente incondicionalmente estáveis, são utilizados. Neste trabalho, foram aplicadas algumas formulações implícitas para a integração temporal no método Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) de modo a possibilitar o uso de maiores incrementos de tempo e uma forte estabilidade no processo de marcha temporal. Devido ao alto custo computacional exigido pela busca das partículas a cada passo no tempo, esta implementação só será viável se forem aplicados algoritmos eficientes para o tipo de estrutura matricial considerada, tais como os métodos do subespaço de Krylov. Portanto, fez-se um estudo para a escolha apropriada dos métodos que mais se adequavam a este problema, sendo os escolhidos os métodos Bi-Conjugate Gradient (BiCG), o Bi-Conjugate Gradient Stabilized (BiCGSTAB) e o Quasi-Minimal Residual (QMR). Alguns problemas testes foram utilizados a fim de validar as soluções numéricas obtidas com a versão implícita do método SPH.

Analysis of multivariate stochastic signals sampled by on-line particle analyzers: Application to the quantitative assessment of occupational exposure to NOAA in multisource industrial scenarios (MSIS)

In multisource industrial scenarios (MSIS) coexist NOAA generating activities with other productive sources of airborne particles, such as parallel processes of manufacturing or electrical and diesel machinery. A distinctive characteristic of MSIS is the spatially complex distribution of aerosol sources, as well as their potential differences in dynamics, due to the feasibility of multi-task configuration at a given time. Thus, the background signal is expected to challenge the aerosol analyzers at a probably wide range of concentrations and size distributions, depending of the multisource configuration at a given time. Monitoring and prediction by using statistical analysis of time series captured by on-line particle analyzers in industrial scenarios, have been proven to be feasible in predicting PNC evolution provided a given quality of net signals (difference between signal at source and background). However the analysis and modelling of non-consistent time series, influenced by low levels of SNR (Signal-Noise Ratio) could build a misleading basis for decision making. In this context, this work explores the use of stochastic models based on ARIMA methodology to monitor and predict exposure values (PNC). The study was carried out in a MSIS where an case study focused on the manufacture of perforated tablets of nano-TiO2 by cold pressing was performed