ANÁLISE DO NÚMERO DE SENSORES E DADOS EXPERIMENTAIS NA IDENTIFICAÇÃO DE DANOS ESTRUTURAIS VIA MÉTODO DE MONTE CARLO HAMILTONIANO

Resumo

O presente trabalho busca investigar a influência dos dados experimentais em um problema de identificação de danos estruturais em uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada. Tal identificação é feita a partir da vibração da estrutura, em resposta a aplicação de um carregamento externo. Esta física é modelada a partir de uma equação diferencial parcial, cuja solução é obtida através da Técnica da Transformada Integral Generalizada (Generalized Integral Transform Technique – GITT). A identificação de danos é definida como um problema inverso formulado via inferência Bayesiana. Para solução do problema inverso, o Monte Carlo Hamiltoniano (Hamiltonian Monte Carlo – HMC) é usado como o Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov, onde a amostragem da distribuição de probabilidade a posteriori dos parâmetros de coesão é inspirada na dinâmica Hamiltoniana. Neste trabalho utilizou-se dados experimentais sintéticos com dois níveis de ruído. Além disso, para a avaliação da influência dos dados experimentais, variou-se a posição e o número de sensores. A principal conclusão é que a posição escolhida para o(s) sensor(es) é de fundamental importância, mais do que o número de sensores.