(untitled) (Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia, 2017)
Nos últimos anos algumas técnicas experimentais de integridade estrutural têm recebido maior atenção devido ao desenvolvimento de dispositivos e métodos. Dentre estes procedimentos destaca-se o monitoramento da integridade estrutural baseado em sinais de impedância eletromecânica. Uma desvantagem do uso desta técnica é a variabilidade dos sinais medidos devido a frequências elevadas e sensíveis, temperatura, pressão, ruídos de circuitos, etc. Assim, um estudo da confiabilidade do sistema de identificação de falhas é proposto neste trabalho para se avaliar o monitoramento de falhas de uma empenagem vertical de um Veículo Aéreo Não Tripulado. Foram utilizadas adições de massas em algumas posições enquanto dois sensores são utilizados para a aquisição dos sinais de impedância. Um modelo baseado em redes neurais probabilísticas foi criado para modelar o processo de identificação de falhas na empenagem. Após isto, uma análise da variabilidade dos sinais reais foi feita e uma simulação de Monte Carlo foi realizada para a geração de sinais virtuais de impedância que foram avaliados pela rede neural inicial para identificação das falhas. Por fim, é importante ressaltar a importância da adição do comportamento estocástico ao modelo baseado em dados experimentais de uma estrutura real para compreensão da confiabilidade do uso do modelo.