Sistemas Imunológicos Artificiais com Seleção Negativa Aplicado ao Monitoramento de Integridade Estrutural em uma Ponte Metálica
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i15.37527Palavras-chave:
Sistemas Imunológicos Artificiais; Algoritmo de Seleção Negativa; Análise de Integridade Estrutural; Ponte metálica.Resumo
Neste artigo apresenta-se um algoritmo de inteligência artificial baseado nos sistemas imunológicos artificiais para análise da integridade estrutural de uma ponte metálica. Inspirando-se em um processo biológico, utiliza-se o algoritmo de seleção negativa para realizar a identificação e caracterização das falhas estruturais. Esta ferramenta auxiliará profissionais, na inspeção de estruturas, de modo a identificar e caracterizar falhas, a fim de realizar manutenção preventiva, assegurar a integridade da estrutura e auxiliar a tomada de decisões. Para validar a metodologia foram utilizados dados reais obtidos a partir de um experimento em laboratório, e a partir deste, foram geradas diversas situações (condição normal e condições em falhas), obtendo-se uma base de dados de sinais, que foram analisados pelo método proposto. Os resultados obtidos pelo algoritmo de seleção negativa apresentam eficiência e robustez. Vale ressaltar que a combinação de inteligência artificial com processamento de sinais permite uma maior qualidade no diagnóstico. Assim este artigo contribui com as linhas de pesquisa em monitoramento de saúde estrutural e inteligência artificial apresentando uma metodologia muito eficiente.
Referências
Bradley, D. W., & Tyrrell, A. M. (2002). Immunotronics - Novel Finite-State-Machine Architectures with Built-In Self-Test Using Self-Nonself Differentiation. IEEE Trans. on Evolutionary Computation. 6 (3), 227-238.
Chandrashekhar, M., & Ganguli, R. (2009). Structural damage detection using modal curvature and fuzzy logic, Structural Health Monitoring, 8 (1), 267-282.
Chavarette, F. R., et al. (2021). Reconhecimento de falhas estruturais utilizando sistema imunológico artificial Wavelet. Colloquium Exactarum, 12 (1), 82-88.
Chaves, J. S., Lopes, M. L. M., Chavarette, F. R., & Lima, F. P. A. (2017). Rede Neural Artificial ARTMAP-Fuzzy Aplicada no Reconhecimento de Falhas Estruturais. Revista Iberoamericana de Ingeniería Mecánica, 21 (1), 03-11.
Doebling, S. W., Farrar, C., Prime, M. B., & Shevitz, D. W. (1996). Damage Identification and Health Monitoring of Structural and Mechanical Systems from Changes in their Vibration Characteristics: A Literature Review.
Espion, B. (2012). The Vierendeel bridges over the Albert Canal, Belgium – their significance in the story of brittle failures. Steel Construction, 5 (1), 1-6.
Franco, V. R. (2009). Monitoramento da integridade de estruturas aeronáuticas. 2009. 205 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista - UNESP, Ilha Solteira.
Forrest, S., Perelson, A., Allen, L., & Cherukuri, R. (1994). Self-Nonself Discrimination in a Computer, Proc. of IEEE Symposium on Research in Security and Privacy. 202-212.
Gonçalves, D. R., Moura Junior, J. R. V., & Pereira, P. E. C. (2020). Monitoramento de integridade estrutural baseado em impedância eletromecânica utilizando o método de krigagem ordinária. 36 (2).
Gonsalez, C. G. (2012). Metodologias para reconhecimento de padrões em sistemas de SHM utilizando a técnica da impedância eletromecânica (E/M). 2012. 117 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista - UNESP, Ilha Solteira.
Hall, S. R. (1999). The effective management and use of structural health data. Proc. of International Workshop on Structural Health Monitoring, VirginiaTech Publisher, 265-275.
Lima, F. P. A. (2014). Monitoramento e Identificação de Falhas em Estruturas Aeronáuticas e Mecânicas Utilizando Técnicas de Computação Inteligente. 2014. 72 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista - UNESP, Ilha Solteira.
Lima, F. P. A., Lotufo, A. D. P., & Minussi, C. R. (2013). Artificial Immune Systems Applied to Voltage Disturbance Diagnosis in Distribution Electrical Systems, PowerTech-2013, Grenoble, France, 1-6.
Lima, F. P. A., & Souza, S. S. F. (2016). Rede neural artificial ARTMAP-Fuzzy-Wavelet aplicada no reconhecimento de falhas estruturais. Revista Engenharia em Ação UniToledo, Araçatuba, SP, 1 (1), 36-53.
MATLAB 7.8 version, Mathworks Company.
Meireles, A. P. C. (2010). Levantamento e diagnóstico de uma ponte metálica antiga. 2010. Dissertação (Mestrado Integrado em Engenharia Civil) - Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal.
Mundo Educação. < https://mundoeducacao.uol.com.br/fisica/ponte-tacoma-narrows.htm>.
Oliveira, D. C., Chavarette, F. R., & Outa, R. (2020). Monitoramento de integridade estrutural de um rotor utilizando algoritmos de sistemas imunológicos artificiais com seleção negativa e seleção clonal. Research, Society and Development, 9 (7).
Palaia, L. (2007). Structural Failure Analysis of timber floors and roofs in ancient buildings at Valencia (Spain). Proc. of International Conference on Mechanical Behavior and Failures of the Timber Structures, Florence, 1–11.
Roseiro, L., Ramos, U., & Leal, R. (2005). Neural Networks in Damage Detection of Composite Laminated Plates, Proc. of the 6th International Conference on Neural Networks, 115-119.
Silva, S., Dias Júnior, M., & Lopes Júnior, V. (2008). Structural health monitoring in smart structures through time series analysis. Structural Health Monitoring, London, 7 (3), 231-244.
Souza, S. S. F., Campos, M. B. P., Chavarette, F. R., & Lima, F. P. A. (2021). A New Approach Experimental to Diagnosis of The Failures in Mechanical Structures Using the Artificial Immune Algorithm with Negative Selection. Brazilian Journal of Development, 7 (1), 66372-66392.
Tebaldi, A., Coelho, L. S., & Lopes Junior., V. (2006). Detecção de falhas em estruturas inteligentes usando otimização por nuvem de partículas: fundamentos e estudo de casos. Revista Controle & Automação, São Paulo, 17 (3), 312–330.
Vitório, J. A. P. (2021). Uma análise das falhas estruturais em Obras de Arte Especiais. Proc. of XII Congresso Brasileiro de Pontes e Estruturas (CBPE). Universidade de Pernambuco.
Xiang-Jun, C., Zhan-Feng, G., & Qiang, G. (2010). Application of wavelet analysis in vibration signal processing of bridge structure. Proc. of International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation, VirginiaTech Publisher, 671–674.
Wang, F. L., Chan, T. H. T., Thambiratnam, D. P., & Tan, A. C. C. (2013). Damage diagnosis for complex steel truss bridges using multi-layer genetic Algorithm. Journal of Civil structural Health Monitoring, Inglaterra, 3 (2), 117–217.
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