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dc.contributor.authorLuisa Rosenstock Voltz
dc.creatorUniversidade do Estado de Santa Catarina.
dc.date.accessioned2024-11-13T19:17:16Z
dc.date.available2024-11-13T19:17:16Z
dc.date.issued2017-10-11
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/92979
dc.description.abstractA análise de dano de estruturas por meio da alteração de sua propriedades dinâmicas requer a a análise de um grande número de dados experimentais, cada qual contendo um grande número de informações de amplitude e de frequência. O grande número de informações pode ser contornado pelo uso de métodos automatizados de análise, como por exemplo o uso de redes neurais artificiais. No entanto, a dificuldade em lidar com um grande número de informações por ensaio ainda permanece. Este trabalho busca realizar uma  redução da dimensionalidade dos dados experimentais originais, porém mantendo sua características, através da aplicação da análise de componentes principais. Por meio desta análise, um conjunto de Funções de Resposta em Frequência (FRFs), com 3201 linhas espectrais, é comprimido para uma nova dimensão com 10 variáveis,  mantendo as propriedades originais. Por fim, apresentam-se as potencialidades e limitações da presente proposta.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.relation.ispartofII Simpósio de Métodos Numéricos em Engenharia (2017)
dc.subjectanalise de componentes principais;funções de resposta em frequência
dc.subjectmachine learning
dc.subjectdetecção de danos
dc.titleRedução de dados das FRFs via análise de componentes principais.
dc.typeArtigo
dc.identifier.ocs547


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