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  • 标题:Redes Neurais Artificias Para Detecção De Danos
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  • 作者:Herbert M. Gomes
  • 期刊名称:Mecánica Computacional
  • 印刷版ISSN:2591-3522
  • 出版年度:2004
  • 卷号:XXIII
  • 期号:31
  • 页码:3351-3368
  • 出版社:CIMEC-INTEC-CONICET-UNL
  • 摘要:Atualmente os avanços em Redes Neurais Artificiais têm aberto novas perspectivas
    para a Engenharia Estrutural. A robustez, adaptabilidade e capacidade de tratar dados
    incompletos e com ruídos tornam a Rede Neural uma alternativa para problemas deste tipo.
    Associado a análise da resposta dinâmica, esta técnica tem mostrado um comportamento
    robusto. A detecção do dano estrutural e identificação de elementos danificados em
    estruturas grandes e complexas é uma tarefa difícil. Já é bem conhecido que através de
    medidas de variações das freqüências naturais de estruturas e um bom modelo calibrado é
    possível detectar, tanto em posição quanto em intensidade, cenários de dano. Novos avanços
    têm sido feitos nesta área por meio de Redes neurais artificiais. Alguns problemas ainda
    existem com esta abordagem com respeito à identificação de locais danificados em estruturas
    simétricas. Este trabalho trata de alguns conceitos e princípios para a utilização de Redes
    Neurais Artificiais para a avaliação do dano. É feita uma breve revisão da literatura na
    aplicação de Redes Neurais para Detecção de Dano na última década. Algumas interessantes
    aplicações da técnica são relatadas. Ênfase é dada à aplicação de Redes Neurais com
    Funções de Base Radial. Um exemplo numérico é mostrado salientado-se as principais
    características do uso de redes neurais para a detecção e avaliação de dano. Neste exemplo
    em particular, o uso da Rede Neural se mostrou bastante promissor indicando um grande
    potencial para utilização em detecção de dano.
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