Utilização de inteligência artificial para análise modal de uma viga engastada sob escoamento em túnel de vento

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dc.contributor.advisor-co1Kitatani Junior, Sigeo
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9419723461067210pt_BR
dc.contributor.advisor1Fagundes Neto, Marlipe Garcia
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6303674803792521pt_BR
dc.contributor.referee1Fagundes Neto, Marlipe Garcia
dc.contributor.referee2Pena, José Luiz Oliveira
dc.contributor.referee3Colherinhas, Gino Bertollucci
dc.contributor.referee4Kitatani Júnior, Sigeo
dc.creatorRodrigues, Pedro Augusto Dias
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/2475910292073528pt_BR
dc.date.accessioned2023-04-03T15:18:47Z
dc.date.available2023-04-03T15:18:47Z
dc.date.issued2023-02-04
dc.description.abstractWind turbines suffer severe damage due to excessive wind loads or inadequate maintenance conditions, and catastrophic failures often occur causing huge losses. A structure, such as a wind turbine, can be monitored and evaluated through its modal characteristics, where natural frequencies, for example, are characteristics that are independent of operating conditions. They change only in case of damage, i.e. when stiffness and mass change. However, for the application of modal analysis, several sensors distributed in the structure are required, which involves high instrumentation costs. In view of this, it is proposed the use of modal analysis techniques integrated with virtual sensors, which, unlike real/physical sensors, are obtained through models. In this work, the virtual sensors are determined by using an artificial intelligence of the neural network type, which together with the modal analysis allows to obtain the modal characteristics: natural frequencies, modal shapes and damping. For this purpose, it is proposed to study a fixed Euler Bernoulli beam, an approximation model of a wind turbine, where the flow loads are generated through a wind tunnel with a speed controller. The flow velocities analyzed over the beam ranged from 10 to 20 m/s. The virtual sensor for operational modal analysis was modeled using a dynamic neural network where configurations of delay number and number of neurons in the hidden layer were investigated. In sequence, the modal characteristics of the Euler Bernoulli beam are compared using experimental modal analysis, situation in which the input is known and measured, and operational modal analysis, configuration where the input is unknown and not measured. For comparative analysis, the natural frequencies obtained in the different configurations and modal techniques showed good results when compared with the values of the Euler Bernoulli beam. For the modes, the Modal Assurance Criterion (MAC) was used, where when analyzing each independent result, the MAC returns excellent modal results, but when performing a comparative analysis of the different configurations and techniques, the MAC showed low correlation. Finally, the damping ratio showed an increase for higher flow velocities, but further investigations should be carried out in future works using other operational modal analysis techniques.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Dayane Basílio (dayanebasilio@ufg.br) on 2023-03-30T14:46:54Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Augusto Dias Rodrigues - 2023.pdf: 4447804 bytes, checksum: 8c6c95e366a0799accde019d7ee238cc (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
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dc.description.resumoOs aerogeradores sofrem danos severos devido à carga de vento excessivas ou condições de manutenção inadequadas, e muitas vezes ocorrem falhas catastróficas causando prejuízos enormes. Uma estrutura, como o aerogerador, pode ser monitorada e avaliada por meio de suas características modais, onde as frequências naturais, por exemplo, são características que independem das condições de operação. Elas sofrem alterações somente em caso de danos, isto é, quando a rigidez e a massa sofrem alterações. No entanto, para aplicação da análise modal são necessários vários sensores distribuídos na estrutura, o que envolve custos elevados de instrumentação. Diante disso, é proposto a utilização de técnicas de análise modal integradas a sensores virtuais, que diferente dos sensores reais/físicos são obtidos por meio de modelos. Neste trabalho, os sensores virtuais são determinados por utilização de uma inteligência artificial do tipo rede neural, que em conjunto com a análise modal permite obter as características modais: frequências naturais, formas modais e amortecimento. Para tanto, propõe-se estudar uma viga de Euler Bernoulli engastada, modelo de aproximação de um aerogerador, onde as cargas de escoamento são geradas por meio de um túnel de vento com controlador de velocidade. As velocidades de escoamento analisadas sobre a viga foram de 10 a 20 m/s. O sensor virtual para análise modal operacional foi modelado utilizando rede neural dinâmica onde foram investigadas configurações de número de atraso e número de neurônios na camada oculta. Em sequência, são comparadas as características modais da viga de Euler Bernoulli utilizando análise modal experimental, situação em que a entrada em conhecida e mensurada, e análise modal operacional, configuração onde a entrada é desconhecida e não mensurada. Para análise comparativa, as frequências naturais obtidas nas diferentes configurações e técnicas modais apresentaram bons resultados ao comparar com os valores da viga de Euler Bernoulli. Para as formas modas utilizou-se o critério Modal assurance criterion (MAC), onde ao analisar cada resultado independente o MAC retorna excelentes resultados modais, porém ao realizar uma análise comparativa das diferentes configurações e técnicas o MAC apresentou baixa correlação. Por fim, a razão de amortecimento apresentou um aumento para maiores velocidades de escoamento, mas maiores investigações devem ser realizadas em trabalhos futuros utilizando outras técnicas de análise modal operacional.pt_BR
dc.identifier.citationRODRIGUES, P. A. D. Utilização de inteligência artificial para análise modal de uma viga engastada sob escoamento em túnel de vento. 2023. 102 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12723
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RMG)pt_BR
dc.publisher.initialsUFGpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Mecânicapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectRede neuralpor
dc.subjectTúnel de ventopor
dc.subjectViga de Euler Bernoullipor
dc.subjectAnálise modalpor
dc.subjectNeural networkeng
dc.subjectWind tunneleng
dc.subjectEuler Bernoulli beameng
dc.subjectmodal analysiseng
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::ENGENHARIA TERMICApt_BR
dc.titleUtilização de inteligência artificial para análise modal de uma viga engastada sob escoamento em túnel de ventopt_BR
dc.title.alternativeUse of artificial intelligence for modal analysis of a craned beam under flow in a wind tunneleng
dc.typeDissertaçãopt_BR

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