Mestrado em Engenharia Civil

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http://hdl.handle.net/10437/10760

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Percorrer Mestrado em Engenharia Civil por autor "Campos, Pedro Miguel Ferreira"

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    Deteção de dano em pontes integrando algoritmos de aprendizagem, modelos de elementos finitos e dados da monitorização estrutural
    (2018) Campos, Pedro Miguel Ferreira; Figueiredo, Elói João Faria, orient.
    Nas últimas décadas, a monitorização da integridade estrutural de estruturas de engenharia civil tem sido realizada com base em duas abordagens distintas: modelos numéricos de elementos finitos e análise direta de dados da monitorização. A primeira abordagem tenta identificar o dano relacionando os dados medidos da estrutura com a previsão retirada de modelos numéricos devidamente calibrados. A última abordagem baseia-se na medição de respostas estruturais ambientais ou sob ações conhecidas, onde os dados medidos (ex. acelerações, deslocamentos e extensões) ou caraterísticas extraídas (propriedades modais) numa dada condição são comparados com uma condição de referência. Contudo, em ambas as abordagens, a identificação de dano requer uma comparação entre duas condições da estrutura: a condição de referência (não danificada) e a condição danificada. Portanto, de uma forma geral, as duas abordagens fazem uso de técnicas de reconhecimento de padrões. Assim, esta dissertação pretende ser um contributo científico através da combinação das duas abordagens, isto é, integrando numa única abordagem os algoritmos de aprendizagem automática, a modelação de elementos finitos e o uso dos dados extraídos da monitorização de estruturas. Nesta combinação, dados de cenários estruturais sem dano, simulados através dos modelos de elementos finitos, são introduzidos no processo de aprendizagem juntamente com os dados da monitorização, permitindo assim treinar os algoritmos de aprendizagem com respostas estruturais que não foram medidas experimentalmente. A passagem superior Z24, da Suíça, é usada como estrutura de teste, devido à disponibilidade de dados da monitorização contínua de sensivelmente um ano.