IDENTIFICAÇÃO DE FALHAS EM UMA EMPENAGEM VERTICAL USANDO IMPEDÂNCIA ELETROMECÂNICA E SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO COM REDES NEURAIS PROBABILÍSTICAS (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.