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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorCarvalho, Graciela Nora Doz dept_BR
dc.contributor.authorVasconcelos, Rebeca Freitaspt_BR
dc.date.accessioned2026-04-17T14:36:07Z-
dc.date.available2026-04-17T14:36:07Z-
dc.date.issued2026-04-17-
dc.date.submitted2025-08-21-
dc.identifier.citationVASCONCELOS, Rebeca Freitas. Estudo de métodos de detecção de danos estruturais baseados em respostas dinâmicas. 2025. 636 f., il. Tese (Doutorado em Estruturas e Construção Civil) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/54298-
dc.descriptionTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Programa de Pós-Graduação em Estruturas e Construção Civil, 2025.pt_BR
dc.description.abstractA busca por indicadores de dano cada vez mais robustos e confiáveis tem crescido significativamente no contexto da detecção de falhas estruturais. Diversos métodos têm sido propostos e avaliados quanto à sua eficácia, com o objetivo de contribuir para o avanço do Monitoramento da Integridade Estrutural (SHM – Structural Health Monitoring). Este trabalho apresenta um estudo centrado em métodos de detecção de danos baseados exclusivamente em respostas dinâmicas, os quais lidam com grandes volumes de dados na tentativa de identificar diferentes estados estruturais. Para representar adequadamente os sinais de aceleração sem perder informações relevantes — e, por vezes, até realçando-as —, diversos autores propõem a compactação desses dados por meio de parâmetros representativos. Neste estudo, são analisados trinta parâmetros estatísticos, além dos valores resultantes da Análise de dados Simbólicos (ADS) ), cujas categorias foram definidas com base na regra de Sturges (1926), extraídos dos sinais de aceleração nos domínios do tempo e da frequência (via Transformada Rápida de Fourier – FFT). Os parâmetros foram aplicados aos dados de cinco estruturas distintas: três experimentais (Viga Biapoiada, Shear Building de 10 pavimentos e pá eólica) — sendo que, em duas delas, os ensaios foram desenvolvidos pela própria autora —, um modelo estrutural (Benchmark) e uma estrutura real (Ponte Ferroviária KW51). A eficácia individual de cada parâmetro na identificação dos diferentes estados de estruturais foi avaliada por meio do método de agrupamento proposto por Scott-Knott (1974). Após a caracterização dos dados por meio de boxplots, foram apresentados os resultados de identificação para cada métrica, sendo então propostos conjuntos de parâmetros, validados por meio do agrupamento multivariado com o algoritmo k-means, e comparados a conjuntos previamente sugeridos na literatura. Dois dos conjuntos propostos pela autora (PAR 12 e F-SD) destacaram-se por sua robustez, sensibilidade e adequação na identificação de danos estruturais, considerando diferentes estruturas e tipos de excitação (impacto, shaker e passagem de trem).pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleEstudo de métodos de detecção de danos estruturais baseados em respostas dinâmicaspt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.subject.keywordMonitoramento da integridade estruturalpt_BR
dc.subject.keywordDetecção de danospt_BR
dc.subject.keywordParâmetros estatísticospt_BR
dc.subject.keywordAnálise de dados simbólicospt_BR
dc.subject.keywordAnálise no domínio do tempo e da frequênciapt_BR
dc.subject.keywordDados brutos de aceleraçãopt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.contributor.advisorcoBrito, José Luís Vital dept_BR
dc.description.abstract1The search for increasingly robust and reliable damage indicators has grown significantly in the context of structural fault detection. Several methods have been proposed and evaluated regarding their effectiveness, with the aim of contributing to the advancement of Structural Health Monitoring (SHM). This work presents a study focused on damage detection methods based exclusively on dynamic responses, which handle large volumes of data in an attempt to identify different structural states. To adequately represent acceleration signals without losing relevant information — and, in some cases, even enhancing it — several authors propose compressing this data through representative parameters. In this study, thirty statistical parameters are analyzed, in addition to the values resulting from Symbolic Data Analysis (SDA), whose categories were defined based on Sturges’ rule (1926), extracted from acceleration signals in the time and frequency domains (via Fast Fourier Transform – FFT). The parameters were applied to data from five different structures: three experimental ones (a Simply Supported Beam, a 10-story Shear Building, and a wind turbine blade) — two of which were tested by the author herself —, one structural model (Benchmark), and a real structure (KW51 Railway Bridge). The individual effectiveness of each parameter in identifying different structural states was assessed through the clustering method proposed by Scott-Knott (1974). After characterizing the data through boxplots, the identification results for each metric were presented, and parameter sets were then proposed, validated through multivariate clustering with the k-means algorithm, and compared with sets previously suggested in the literature. Two of the sets proposed by the author (PAR 12 and F-SD) stood out for their robustness, sensitivity, and suitability in the identification of structural damage, considering different structures and types of excitation (impact, shaker, and train passage).pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Tecnologia (FT)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Engenharia Civil e Ambiental (FT ENC)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Estruturas e Construção Civilpt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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