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ISSN 1809-5860
UM ALGORITMO ESTOCASTICO PARA DETECÇÃO
DE DANO
Oscar Javier Begambre Carrillo 1 & José Elias Laier 2
Resumo
Neste estudo, um novo algoritmo híbrido 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: Particle Swarm Optimization; identificação de dano; problemas
inversos; vigas fissuradas; oscilador não linear.
1 INTRODUÇÃO
A Neste trabalho, o problema inverso DD baseado em modelos é definido
como um problema de programação não linear, no qual se estabelece uma Função
Objetivo (fobj) para comparar dados experimentais do sistema com dados simulados
do modelo (ver Equações 40 a 45), e, mediante sua minimização / maximização, são
calculados os parâmetros que identificam o dano.
Dentre as técnicas heurísticas desenvolvidas recentemente, e abordadas
neste capítulo, o algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) proposto por Kennedy e
Eberhart (1995), o algoritmo Simulated Annealing em suas varias versões (por
exemplo, a versão de Kirkpatrick, Gelatti e Vecchi 1983, a de Corana et. al., 1987 ou a
de Koh e Liaw ,2003) se apresentam, junto com os AGs, como opções promissoras
para atacar o problema de detecção de dano. Esta asseveração é fundamentada em
diversos fatores, entre os quais pode-se mencionar:
-sua facilidade de programação e de formulação;
-sua capacidade de fazer uso eficiente de um grande número de processadores;
-não requerem continuidade na definição do problema de otimização e não depende
da estimativa de um ponto inicial para garantir a convergência (para o problema DD,
1 Doutor em Engenharia de Estruturas - EESC-USP, ojbegam@uis.edu.co
2 Professor do Departamento de Engenharia de Estruturas da EESC-USP, jelaier@sc.usp.br
Cadernos de Engenharia de Estruturas, São Carlos, v. 10, n. 46, p. 111-126, 2008