Quando dois ou mais materiais são combinados visando formar um material com funci- onalidades melhoradas, tal material é designado como um material compósito. Materiais com- pósitos modernos usam fibras de alta resistência em uma matriz polimérica. As fibras e a matriz são combinadas para formar uma única camada. Os materiais compósitos laminados são forma- dos por empilhamento de camadas de diferentes orientações de uma maneira predeterminada. Um dos modos de falha mais comuns das estruturas de material compósito é a delaminação entre as camadas. Delaminação é uma fenda que se forma entre as camadas adjacentes em um laminado (Figura 2.4), onde as camadas de ambos os lados da delaminação podem ter diferentes orientações de fibras. Como tal, uma delaminação pode ser vista como uma fissura de interface entre duas laminas de um material anisotrópico (Raju e O’brien (2008)).
Figura 2.4: Exemplo de delaminação real em uma estrutural de material compósito (adaptado de Heslehurst (2014).
2.3. Monitoramento Estrutural em Materiais Compósitos 37
(a) Danos causados por fadiga em torno de rebites da fuselagem (Farrar e Worden (2012))
(b) Danos acidentais causados por veículos ter- restres (Boller (2013))
(c) Danos acidentais causados por veículos terres- tres (Boller (2013))
(d) Danos sofridos por um Fairchild A-10 Thun- derbolt durante uma missão da Guerra do Iraque em 2003 (Farrar e Worden (2012)).
(e) Dano sofrido por bird strike (Telegraph (2016)).
(f) Dano sofrido por lightning strike (Sweers et al. (2012)).
2.3. Monitoramento Estrutural em Materiais Compósitos 38
As fontes mais comuns de delaminação são as descontinuidades nos materiais e estruturais que dão origem a tensões interlaminares. Algumas destas fontes são mostradas na Figura 2.5. Delaminação também pode resultar de fatores de serviço, como impacto de baixa velocidade por objetos estranhos, como por exemplo, impacto de pássaros em aeronaves. Embora tal dano ao impacto possa causar uma série de delaminações, ele não pode deixar qualquer indicação externa e é muitas vezes chamado de "danos de impacto meramente-visível" ou simplesmente Barely Visible Impact Damage(BVID) (Lee (2000)). No entanto, tais danos causam degradação da rigidez e alteram as características de vibração. Em geral, a abordagem de redução de rigidez pode modelar uma classe grande de danos estruturais, incluindo trincas e delaminações (Ganguli (2001)).
Ainda assim, Garcia et al. (2015) ressaltam que a delaminação é um modo de falha par- ticularmente perigoso, pois ocorre e cresce sob a superfície sem ser visível exteriormente, cau- sando quebra da matriz e levando a alterações nas propriedades físicas de todo o laminado, tais como redução da rigidez e da resistência. Segundo os autores, as técnicas de SHM utilizam procedimentos não destrutivos para tirar conclusões sobre a saúde e a condição de uma deter- minada estrutura. Os métodos SHM baseados em vibração apresentam uma possibilidade muito atraente, uma vez que são métodos não destrutivos globais e não requerem nenhuma informação a prioripara o local, o tipo ou o tamanho do dano.
Segundo Chakraborty (2005), a presença de tal delaminação provoca alteração nas propri- edades físicas e geralmente não afeta a distribuição de massa, mas reduz a rigidez da estrutura e acarreta mudanças nos parâmetros modais. Assim, o uso de vibrações se encaixa como um parâmetro candidato adequado para detectar tais danos. O objetivo da metodologia aqui abor- dada não é apenas detectar um dano estrutural, mas também fornecer uma indicação precoce de dano. O alerta precoce fornecido por um sistema SHM pode então ser usado para definir estratégias de remediação antes que os danos estruturais levem à falha (Ihesiulor et al. (2013)). Atualmente, existe um número relevante de técnicas para a identificação e localização dos danos estruturais. Contudo, todas as técnicas têm suas próprias vantagens e desvantagens, não há nenhum algoritmo geral que permite a resolução de todos os tipos problemas em to- dos os tipos de estruturas. Toda técnica tende a ter uma sensibilidade relacionada com danos, isto é, uma técnica muito sensível pode produzir falsos positivos, enquanto uma técnica menos sensível pode levar a falsos negativos, sendo este último o mais problemático. Geralmente, apenas danos acima de um determinado tamanho (limiar) podem ser detectados (Montalvão et al.(2006)). Logo, este trabalho de pesquisa trata de aspectos relacionados com a detecção de delaminação em estruturas de material compósito por uma abordagem em medições de vibra- ções. Variações no comportamento modal possuem forte indicações sobre o estado estrutural e quando devidamente tratados por meio de métodos eficientes, podem indicar a presença e localização de determinado tipo de dano.
2.3. Monitoramento Estrutural em Materiais Compósitos 39 Tensão interlaminar Transição sólido-sanduíche Dobras Cantos vivos Bordas livres arredondadas Interação com reforços
Ply drop interno
Ply drop externo
Figura 2.5: Fontes de delaminação em descontinuidades na geometrial e no material (adaptado de Raju e O’brien (2008)).
Capítulo 3
Métodos Computacionais para
Detecção e Identificação de Danos
Foi ressaltado nos capítulos anteriores que a detecção de danos é essencialmente conside- rada como um problema inverso ou de reconhecimento de padrões. Em essência, a detecção de danos é um problema de identificação do sistema, em que para um dado conjunto de parâmetros de entrada-saída, existe uma determinada relação associada a tal sistema. Neste capítulo, no- ções essenciais serão introduzidas e discutidas sobre os métodos computacionais empregados na tentativa da solução do problema de detecção de danos. Argumentações sobre os métodos evolutivos serão feitas. Introduzirá ainda uma modificação do método de otimização por poli- nização de flores, aqui chamado de SunFlower Optimization (SFO) e por fim discorrerá sobre técnicas neurais para reconhecimentos de padrões (redes neurais artificiais).
3.1
Algoritmos de Otimização
O processo de detecção/identificação de danos é essencialmente um problema inverso como visto anteriormente, onde entrada(s) e saída(s) são conhecidas, e, por meio destas, pode- se determinar a localização de um dano presente numa dada estrutura. Em essência, a detecção de danos é um problema de identificação do sistema, em que para um dado conjunto de parâme- tros de entrada-saída a localização e a extensão do dano é identificada usando um conjunto de funções chamadas funções objetivo, minimizadas por meio de determinado algoritmo de otimi- zação. Neste trabalho, algoritmos genéticos (GA) serão empregados no problema de detecção de danos por métodos de otimização. Na sequência, uma proposta denominada SunFlower Optimizationserá introduzida.
3.1. Algoritmos de Otimização 41