Sistemas Administrativos
Escola de Engenharia de São Carlos
SET Algoritmo híbrido para avaliação da integridade es...
Documento Doutorado
Área Métodos Numéricos
Data da defesa 25/06/2007
Autor CARRILLO, Oscar Javier Begambre
Orientador LAIER, José Elias
Português
Título Algoritmo híbrido para avaliação da integridade estrutural: uma abordagem heurística
Resumo
Neste estudo, o novo algoritmo hibrido autoconfigurado PSOS (Particle Swarm Optimization – Simplex) para avaliação da integridade estrutural a partir de respostas dinâmicas é apresentado. A formulação da função objetivo para o problema de minimização definido emprega Funções de Resposta em Freqüência e/ou dados modais do sistema. Uma nova estratégia para o controle dos parâmetros do algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO), baseada no uso do método de Nelder – Mead é desenvolvida; conseqüentemente, a convergência do PSO fica independente dos parâmetros heurísticos e sua estabilidade e precisão são melhoradas. O método híbrido proposto teve melhor desempenho, nas diversas funções teste analisadas, quando comparado com os algoritmos Simulated Annealing, Algoritmos Genéticos e o PSO. São apresentados diversos problemas de detecção de dano, levando em conta os efeitos do ruído e da falta de dados experimentais. Em todos os casos, a posição e extensão do dano foram determinadas com sucesso. Finalmente, usando o PSOS, os parâmetros de um oscilador não linear (oscilador de Duffing) foram identificados.
Palavras-chave Identificação de dano. Oscilador não linear. Particle swarm optimization. Problemas inversos. Simulated annealing. Vigas fissuradas

English
Title Hybrid algorithm for damage detection: a heuristic approach
Abstract
In this study, a new auto configured Particle Swarm Optimization – Simplex Algorithm for damage detection has been proposed. The formulation of the objective function for the minimization problem is based on the Frequency Response Functions (FRFs) and the modal parameters of the system. A novel strategy for the control of the Particle Swarm Optimization (PSO) parameters based on the Nelder–Mead algorithm (Simplex method) is presented; consequently, the convergence of the PSOS becomes independent of the heuristic constants and its stability and accuracy are enhanced. The formulated hybrid method performs better in different benchmark functions than the Simulated Annealing (SA), the Genetic Algorithm (GA) and the basic PSO. Several damage identification problems, taking into consideration the effects of noisy and incomplete data, were studied. In these cases, the damage location and extent were determined successfully. Finally, using the PSOS, a non-linear oscillator (Duffing oscillator) was identified with good results.
Keywords Cracked beam. Damage identification. Inverse problems. Non-linear oscillator. Particle swarm optimization. Simulated annealing