Aplicação de machine learning e inteligência artificial para deteção de danos estruturais

A monitorização do estado estrutural (SHM) tem como principal objetivo identificar com precisão o estado atual de uma estrutura, avaliando os níveis de danos e eventualmente permitindo prever o seu desempenho futuro. Estes problemas podem ser difíceis de resolver apenas com técnicas de computação convencionais, isso gera oportunidades de big data para usar metodologias de inteligência artificial. Este artigo apresenta a integração Machine Learning (ML) para reconhecimento de padrões com sistemas SHM, através do desenvolvimento de modelos estatísticos. É apresentado um caso de estudo de uma torre metálica, colocado em laboratório para simulação de dano estrutural através do desaperto de ligações aparafusadas.

AUTORES | Filipe Santosᵃ, Eduardo Gonçalvesᵇ e Abel J.P. Gomesᶜ 

ᵃ VESAM Engenharia S.A., Zona Industrial de Cantanhede, Lote 69, 3060-197 Cantanhede, Portugal, ᵇ MIRA SYSTEMS Lda, Quinta Vale do Espinhal, EM558 1, 3230-343 Penela, Portugal, ᶜ Universidade da Beira Interior, Departamento de Informática, 6200-001 Covilhã, Portugal

Artigo apresentado no XIV Congresso de Construção Metálica e Mista