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avaliação da rigidez à flexão de toras de madeira por meio de ...

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104<br />

Os primeiros algoritmos <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificação mo<strong>da</strong>l foram <strong>de</strong>senvolvidos no domínio <strong>da</strong><br />

frequência. Para sistemas com um grau <strong>de</strong> liber<strong>da</strong><strong>de</strong> po<strong>de</strong>m ser utilizados métodos simples<br />

como peak picking, circle fit e inverse FRF os quais são baseados no ajuste <strong>de</strong> uma FRF<br />

teórica <strong>de</strong> um sistema com um grau <strong>de</strong> liber<strong>da</strong><strong>de</strong> para os <strong>da</strong>dos <strong>da</strong> FRF medi<strong>da</strong>. Para tanto, o<br />

modo <strong>de</strong> interesse é tratado como um sistema com um único grau <strong>de</strong> liber<strong>da</strong><strong>de</strong>,<br />

negligenciando a contribuição dos <strong>de</strong>mais modos. Devido a essa abor<strong>da</strong>gem tais métodos são<br />

ina<strong>de</strong>quados para a i<strong>de</strong>ntificação mo<strong>da</strong>l <strong>de</strong> estruturas contendo modos vizinhos.<br />

Nos métodos <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificação multimo<strong>da</strong>l como, <strong>por</strong> exemplo, rational fraction<br />

polynomial (RFP), complex exponential frequency domain (CEFD) e polyreference frequency<br />

domain (PRFD) o ajuste entre as FRF’s teórica e experimental é feito globalmente para a<br />

ban<strong>da</strong> <strong>de</strong> frequências <strong>de</strong> interesse.<br />

Os métodos no domínio do tempo ten<strong>de</strong>m a fornecer melhores resultados quando a<br />

i<strong>de</strong>ntificação é feita em uma larga ban<strong>da</strong> <strong>de</strong> frequências ou o sistema apresenta um gran<strong>de</strong><br />

número <strong>de</strong> modos. Tais métodos foram <strong>de</strong>senvolvidos <strong>de</strong>vido a limitações na resolução <strong>de</strong><br />

frequência e <strong>de</strong>vido aos erros <strong>de</strong> leakage nas estimativas dos parâmetros mo<strong>da</strong>is quando se<br />

empregam os algoritmos no domínio <strong>da</strong> frequência para esses casos (CUNHA & CAETANO,<br />

2006).<br />

Entre os métodos no domínio do tempo <strong>de</strong>stacam-se complex exponential (CE), least-<br />

squares complex exponential (LSCE), polyreference complex exponential (PRCE), Ibrahim<br />

time domain (ITD), eigen system realization algorithm (ERA) e autoregressive moving-<br />

average (ARMA). A Tabela 2.19 mostra alguns métodos <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificação multimo<strong>da</strong>l e suas<br />

respectivas siglas.<br />

Tabela 2.19 – Algoritmos para i<strong>de</strong>ntificação mo<strong>da</strong>l.<br />

Domínio Algoritmo Sigla<br />

Tempo<br />

Frequência<br />

Complex exponential algorithm CEA<br />

Least squares complex exponential LSCE<br />

Polyreference time domain PTD<br />

Ibrahim time domain ITD<br />

Multiple reference Ibrahim time domain MRITD<br />

Eigensystem realization algorithm ERA<br />

Polyreference frequency domain PFD<br />

Simultaneous frequency domain SFD<br />

Multireference frequency domain MRFD<br />

Rational fraction polynomial RFP<br />

Orthogonal polynomial OP<br />

Complex mo<strong>de</strong> indication function CMIF<br />

Fonte: Allemang & Brown (2002).

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