( PDF ) Algoritmo híbrido para avaliação da integridade estrutural: uma abordagem heurística

Download PDF

ads:

Oscar Javier Begambre Carrillo

Algoritmo Híbrido para Avaliação da Integridade Estrutural: uma

Abordagem Heurística

Tese apresentada à Escola de Engenharia de

São Carlos da Universidade de São Paulo como

requisito para obtenção do título de Doutor em

Engenharia Civil.

Área de concentração: Estruturas

Orientador: Professor Titular José Elias Laier

São Carlos

2007

ads:

Livros Grátis

http://www.livrosgratis.com.br

Milhares de livros grátis para download.

Ao meu filho Sergio.

A minha esposa Liliana.

ads:

AGRADECIMENTOS

Eu tive a sorte de realizar esta pesquisa com um excelente grupo de

professores, funcionários e alunos de pós-graduação no Departamento

de Estruturas da Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade

de São Paulo-USP desde 2004.

Gostaria de agradecer, de forma especial, ao Professor Titular Dr. José

E. Laier, por ter me dado a oportunidade de trabalhar com ele e por sua

competente orientação nestes últimos três anos.

Aos meus amigos, os professores Dr. Wilson Venturini, Dr. Samuel

Giongo, Dr. Humberto Coda, Dra. Heloisa Sobreiro pelas longas e

valiosas horas de conversa, a Carlos Azevedo, Odília de Azevedo, Wesley

Góis, Leandro Waidemam, Walter Oliveira, Claudius Barbosa, Priscila

Castilho, Neire Castilho e Sandra Almeida, que sempre estiveram

comigo durante minha permanência em São Carlos.

A Rosi Lopes e a Maria Nadir Minatel, pela amizade e as orientações

fornecidas para a elaboração deste documento.

Ao CNPq pela bolsa de estudos, sem a qual não teria conseguido

enfrentar o desafio de escrever esta tese.

À minha família.

Enquanto não alcançares a verdade, não

poderás corrigi-la. Porém, se a não corrigires,

não a alcançaras. Entretanto, não te resignes.

Do Livro dos Conselhos.

RESUMO

BEGAMBRE, O. Algoritmo Híbrido para Avaliação da Integridade

Estrutural: Uma Abordagem Heurística. 2007. 152 f. Tese

(Doutorado) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de

São Paulo.

Neste estudo, o novo algoritmo hibrido autoconfigurado PSOS (Particle

Swarm Optimization – Simplex) 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, Simulated Annealing,

identificação de dano, problemas inversos, vigas fissuradas, oscilador

não linear.

ABSTRACT

Begambre, O. Hybrid algorithm for damage detection: a heuristic

approach. 2007. 152 f. Thesis (Doctoral). Escola de Engenharia de

São Carlos, Universidade de São Paulo.

In this study, a new auto configured Particle Swarm Optimization –

Simplex Algorithm for damage detection has been proposed. The

formulation of the objective function for the minimization problem is

based on the Frequency Response Functions (FRFs) and the modal

parameters of the system. A novel strategy for the control of the Particle

Swarm Optimization (PSO) parameters based on the Nelder–Mead

algorithm (Simplex method) is presented; consequently, the convergence

of the PSOS becomes independent of the heuristic constants and its

stability and accuracy are enhanced. The formulated hybrid method

performs better in different benchmark functions than the Simulated

Annealing (SA), the Genetic Algorithm (GA) and the basic PSO. Several

damage identification problems, taking into consideration the effects of

noisy and incomplete data, were studied. In these cases, the damage

location and extent were determined successfully. Finally, using the

PSOS, a non-linear oscillator (Duffing oscillator) was identified with

good results.

Keywords: Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, damage

identification, inverse problems, cracked beam, non-linear oscillator.

LISTA DE ABREVIATURAS

AG Algoritmo Genético

ARMA Autoregressive Moving Average

COMAC Coordinate Modal Assurance Criterion

DD Detecção de Dano

FFT Transformada Rápida de Fourier

FRAC Frequency Response Assurance Criterion

FRF Função de Resposta em Freqüência

GAC Global Amplitude Criterion

GSC Global Shape Criterion

HFRF High Frequency Response Function

MEF Método dos Elementos Finitos

PD Problema Direto

PI Problema Inverso

PIP Problema de Identificação Paramétrica

PNL Programação Não Linear

PSO Particle Swarm Optimization

RNA Rede Neural Artificial

RNA-BP Rede Neural Artificial Back Propagation

SA Simulated Annealing

TBM Técnicas Baseadas em Modelos

TBS Técnicas Baseadas em Sinais

TW Transformada Wavelet

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO 1

1.1 Necessidade de Avaliação da Integridade Estrutural 1

1.2 Métodos de Detecção de dano a partir de respostas dinâmicas 4

1.3 Detecção de dano como Problema Inverso 6

1.4 Objetivos da Tese 8

1.5 Alcance 9

1.6 Síntese do conteúdo da Tese 10

2 DETECÇÃO DE DANO-ESTADO DA ARTE 12

2.1 Introdução 12

2.2 Técnicas Baseadas em Modelos (TBM) 14

2.2.1 Métodos que empregam dados Modais 17

2.2.2 Métodos que Empregam Dados no Domínio da Freqüência 21

2.2.3 Métodos que Empregam Dados no Domínio do Tempo 23

2.3 Técnicas Baseadas em Sinais (TBS) 24

2.4 Métodos Heurísticos 26

3 DETECÇÃO DE DANO: BASES TEÓRICAS 31

3.1 Introdução 31

3.2 Correlação entre Resultados Teóricos e Experimentais 34

3.3 Modelos de Dano 35

3.4 Equação de Movimento via Método dos Elementos Finitos (MEF) 38

3.4.1 Problema do Auto Valor para Vibração Livre Não Amortecida 40

3.4.2 Amortecimento Proporcional 42

3.4.3 Amortecimento Geral 43

3.4.4 Funções de Resposta em Freqüência Analíticas (FRFs) 46

3.4.5 Introdução de Dano no MEF da Estrutura 48

3.5 Uso de Dados Experimentais para Avaliação da Integridade Estrutural 49

3.5.1 Funções Objetivo 50

3.6 Análise de Resultados 54

4 ALGORITMOS HEURÍSTICOS PARA DETECÇÃO DE DANO 56

4.1 Introdução 56

4.2 Algoritmo Simulated Annealing (SA) 59

4.2.1 Função Objetivo 61

4.2.2 Estruturas de Vizinhança 62

4.2.3 Programa de Esfriamento 63

4.2.4 Critério de Parada 64

4.3 Algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) 66

4.3.1 Mecanismo e Parâmetros Básicos do PSO 67

4.3.2 Topologias de Vizinhança 70

4.3.3 Critérios de Parada 71

4.4 Algoritmos Genéticos (AGs) 72

4.4.1 Operadores e Parâmetros Básicos dos AGs 73

4.4.2 Critérios de Parada 75

5 O NOVO ALGORITMO HÍBRIDO: PSOS (PSO-SIMPLEX) 76

5.1 Introdução 76

5.2 Algoritmos Autoconfigurados 77

5.3. O Algoritmo Nelder - Mead (N-M) 78

5.4 O Algoritmo PSOS 80

5.4.1 Heurística do PSOS 81

5.4.2 Critérios de Parada do PSOS 86

5.5 Análise de Convergência 87

6 AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL DOS ALGORITMOS 89

6.1 Introdução 89

6.2 Critérios de Avaliação dos Algoritmos: Precisão, Estabilidade, Robustez, Custo

Computacional e Confiança

6.3 Funções Teste - Resultados 90

7 DETECÇÃO DE DANO USANDO OS ALGORITMOS PSOS E SA E DADOS

MODAIS: EXEMPLOS NUMÉRICOS E ANALÍTICOS 98

7.1 Introdução 98

7.2 Problema de Kabe: Tolerância ao Ruído 98

7.3 Identificação de Dano Viga em Balanço 103

8 DETECÇÃO DE DANO USANDO O PSOS E FRFS: EXEMPLOS

NUMÉRICOS E ANALÍTICOS 107

8.1 Introdução 107

8.2 Treliça de Dez Barras 107

8.3 Viga Livre-Livre com Fissuras 110

8.4 Oscilador Não-Linear 112

9 CONCLUSÕES, CONTRIBUIÇÕES E TRABALHO FUTURO 115

9.1 Conclusões 115

9.2 Contribuições 116

9.3 Trabalho futuro 118

BIBLIOGRAFIA 119

APÊNDICE A: LISTAGEM PROGRAMA SIMULATED ANNEALING 132

APÊNDICE B: LISTAGEM DO PROGRAMA PARTICLE SWARM

OPTIMIZATION 139

APÊNDICE C: LISTAGEM DO PROGRAMA PSOS 145

1 Introdução

1.1 Necessidade de Avaliação da Integridade

Estrutural

Avaliar a integridade estrutural utilizando técnicas baseadas na

resposta dinâmica da estrutura tem se tornado, nas ultimas décadas, um

procedimento muito atraente para as indústrias de construção civil e

aeroespacial, devido à possibilidade de detectar danos em sua infra-

estrutura de forma rápida e econômica, diminuindo desta forma, os riscos de

perda de vidas humanas e de capital que o colapso de grandes estruturas

pode acarretar.

Em termos gerais, dano pode ser definido como as variações

introduzidas em um sistema, que afetam adversamente seu atual ou futuro

desempenho. Implícito nesta definição, esta o conceito de que dano não tem

significado sem uma comparação entre dois diferentes estados do sistema,

um dos quais é admitido como o inicial e quase sempre é o estado não

danificado (FARRAR; DOEBLING; DUFFEY, 2000; DOEBLING; FARRAR;

PRIME, 1998).

Os principais objetivos de um sistema de Detecção de Danos (DD) são:

fornecer informação sobre o estado da estrutura, detectar potenciais estados

de falha e permitir que sejam tomadas a tempo, as medidas necessárias para

evitar a ruína do sistema estrutural.

Atualmente, existem condições tecnológicas, econômicas e legais que

impulsionam o desenvolvimento e emprego de tecnologias para DD. Por

exemplo, a despesa nos Estados Unidos com reparos de pontes obsoletas,

custa anualmente aproximadamente 10 bilhões de dólares (CHASE, 2001).

Hoje, a decisão sobre a saúde das pontes é feita através de inspeções visuais

e utilizando métodos locais de detecção de dano, isto significa que muitas

estruturas em condições péssimas de funcionamento podem não ser

identificadas, aumentando o risco para os usuários. Por outro lado, pontes

que não precisariam de reparo podem ser substituídas sem necessidade.

Uma tecnologia de detecção de danos robusta pode ser utilizada, com

grandes vantagens, para evitar estes erros.

A indústria do petróleo, e especialmente suas plataformas marítimas,

também pode ser beneficiada pelo desenvolvimento de técnicas de inspeção

on-line para sua infra-estrutura.

O desenvolvimento de uma nova geração de aeronaves, que satisfaça

os crescentes requerimentos de desempenho da indústria aeroespacial, pode

incorporar técnicas de diagnóstico estrutural automáticas e em tempo real,

para abaixar custos operacionais e melhorar seus níveis de confiabilidade e

segurança.

Motivados por razões de segurança, agencias da Ásia estão exigindo

das construtoras de grandes obras de infra-estrutura civil a instrumentação

das mesmas e a certificação periódica de sua “saúde estrutural” (FARRAR;

DOEBLING; DUFFEY, 2000).

Infelizmente, no Brasil o desenvolvimento de tecnologias para DD não

é uma prioridade do governo, porém, espera-se um aumento de interesse e

de investimentos nesta área num futuro próximo.

Devido à necessidade de encontrar um método de detecção de danos

em estruturas civis que se ajuste aos requerimentos e condições acima

mencionados, a pesquisa nesta área se faz obrigatória, tendo em vista que,

no futuro próximo, a indústria da construção civil deverá aplicar esta

tecnologia para garantir a segurança da infra-estrutura por ela construída.

Hoje em dia, não existe uma técnica geral de detecção de danos em

estruturas civis reconhecida pela comunidade científica. A seguir são citados

alguns dos requerimentos para um sistema de avaliação da integridade

estrutural, que possa ser utilizado em infra-estrutura civil.

-Precisão, estabilidade e robustez do procedimento de identificação de dano.

Quando testado em diferentes sistemas estruturais, o método deve fornecer

uma solução factível e chegar numa solução ótima ou quase ótima e deve ser

tolerante ao ruído.

- A estrutura deve ser monitorada. Para isto, é necessário planejar uma

distribuição adequada de sensores dentro da estrutura (KURATA; SPENCER;

RUIZ-SANDOVAL, 2003). Se o controle for parte do sistema, a distribuição

ótima de atuadores deverá ser levada em conta. O processamento de dados

deve ser robusto e eficiente.

- Incorporar, nas estruturas a serem construídas, novos materiais que

possam atuar como sensores/atuadores distribuídos e que permitam seu

automonitoramento e autocontrole. Este tipo de estruturas é conhecido

como Estruturas Inteligentes (Smart Structures) (RAY; MALLIK, 2004).

- Combinar a DD com as técnicas de detecção local. Como as técnicas DD

geralmente não fornecem informação suficiente para determinar a classe de

dano, os métodos experimentais puros (locais) podem ser utilizados para

identificar o tipo específico de dano presente, permitindo assim, definir uma

estratégia de reparo ou substituição do elemento afetado.

As anteriores considerações constituem a motivação para a busca de

novos métodos de detecção de dano baseados em modelos, como os

apresentados nesta pesquisa. Neste trabalho, são avaliados dois métodos

heurísticos (o SA e o PSO) para possível uso no problema DD, e é proposto

um novo algoritmo heurístico híbrido para sua solução.

1.2 Métodos de Detecção de dano a partir de

respostas dinâmicas

Os métodos de detecção de dano podem ser classificados em dois

grandes grupos, de acordo com sua dependência (ou não) de um modelo

estrutural, encontrando-se: os baseados em sinais (experimentais) e os

baseados em modelos (ZOU; TONG; STEVEN, 2000). Por outro lado, Rytter

(1993) define uma estrutura hierárquica de quatro níveis para o problema de

detecção. A idéia fundamental do nível um ou nível de detecção (mais baixo)

é determinar, com confiabilidade, se aconteceu ou não dano dentro da

estrutura. Nos níveis intermediários, dois e três, busca-se determinar a

posição e a extensão (severidade) da falha, respectivamente. No nível mais

alto (nível quatro), espera-se que a técnica de detecção possa predizer a vida

útil remanescente da estrutura, após a ocorrência do dano. Na verdade, as

técnicas de detecção de dano baseadas na resposta dinâmica pertencem aos

níveis 1, 2 e 3, deixando que a teoria da mecânica da fratura se ocupe do

nível 4.

Entre as técnicas baseadas em sinais encontra-se o método Novelty

Detection (WORDEN; SOHN; FARRAR, 2002), cujo principal objetivo é extrair

características dos dados dinâmicos, através de análises estatísticos de

eventos extremos para determinar o estado da estrutura. Esta abordagem

permite só o nível de detecção um (decidir se tem, ou não, ocorrido dano

dentro do sistema). Os outros métodos baseados em sinais (a emissão

acústica (CARLOS, 2003), os raios X, as correntes de Eddy (DOHERTY,

1987), os métodos de campo magnético, os métodos foto-térmicos, de ultra-

som e a inspeção visual (GOCH et.al., 1999), precisam que a vizinhança do

dano seja conhecida a priori e que a porção da estrutura a inspecionar-se

seja accessível. Além destas limitações, estes métodos só podem detectar

dano em/ou próximo da superfície da estrutura e funcionam relativamente

bem em estruturas de pequeno porte. As principais vantagens destas

técnicas são que evitam os erros de modelagem e os custos computacionais

envolvidos nas simulações numéricas. Porém, são ineficientes quando se

trata de grandes sistemas estruturais, onde as técnicas fundamentadas na

resposta vibratória da estrutura e baseadas em modelos, objeto deste

trabalho, são mais promissoras devido a seu caráter global.

Por outro lado, os métodos baseados em modelos permitem estimar a

posição do dano e sua severidade mediante o uso do modelo (analítico ou

numérico) da estrutura e empregando tanto dados experimentais de vibração

quanto de deslocamentos estáticos (WORDEN; DULIEU-BARTON, 2004;

TEUGHELS et.al., 2002; FILHO et.al., 2000; DUFFEY et.al.,2000; SAMPAIO;

MAIA; SILVA, 1999; HJELMSTAD; SHIN, 1996; FRISWELL; MOTTERSHEAD,

1995; CAWLEY; ADAMS, 1979; BAKHTIARI-NEJAD; RAHAI; ESFANDIARI,

2005; SANAYEI; SCAMOLPI, 1991; BANAN; BANAN; HJELMSTAD, 1994). As

principais desvantagens dos métodos de detecção baseados na resposta

estática são duas: primeiro, existe menos informação a ser usada nos

métodos de detecção estáticos, quando comparados com os métodos

dinâmicos e, segundo, o efeito do dano pode ser anulado devido a limitações

dos caminhos de carga.

1.3 Detecção de dano como Problema Inverso

O problema de detecção de dano baseado em modelos pode ser

definido como um problema inverso, isto é, a partir de informação

experimental da estrutura (deslocamentos, acelerações, tensões, etc.) busca-

se identificar os parâmetros físicos do sistema (módulo de elasticidade,

fatores de amortecimento).

Devido a que os dados experimentais geralmente são limitados, podem

encontrar-se múltiplas soluções que satisfaçam à formulação do problema

inverso. Para contornar esta dificuldade, técnicas heurísticas como as Redes

Neurais (RNs) (LEE et. al., 2005; PIERCE; WORDEN; MANSON, 2006;

HAMAMOTO; SOMA, 2003; STASZEWKY, 2002; ZANG; IMREGUN, 2001) e

os Algoritmos Genéticos (AGs) (SANG-YOUL; SHI-CHANG, 2005; MOSLEM;

NAFASPOUR, 2002; RAO; SRINIVAS; MURTHY, 2004), dentre outras, estão

sendo utilizadas com sucesso para resolver o problema DD. A idéia central

destas técnicas é substituir o problema inverso de detecção de dano por um

conjunto de problemas diretos, geralmente, problemas de otimização, cuja

solução permite obter uma representação (vetor) do sistema, onde as

variações nos parâmetros da estrutura devidos ao dano são realçadas,

permitindo a identificação de possíveis falhas (Figura 1). Devido à presença

de múltiplos pontos ótimos no problema DD baseado em modelos, as

técnicas de otimização clássicas que empregam gradientes correm o sério

risco de falhar na identificação do dano.

Figura 1. Solução do problema de detecção de dano com insuficiente

informação mediante formulação de um problema de otimização.

Uma das principais dificuldades encontradas na detecção de dano

baseada em modelos é a presença de erros, tanto nas medidas experimentais

(ruído) como nos modelos utilizados (de modelagem, na ordem do modelo e

nos parâmetros do modelo). O efeito destes erros pode ser incorporado

incluindo, por exemplo, ruído nos dados de entrada utilizados durante o

processo de treinamento da rede neural ou nos dados que definem a função

objetivo utilizada nos AGs. Já os erros no modelo de elementos finitos

geralmente podem ser reduzidos mediante o emprego de técnicas de ajuste

de modelos (KWONG; LIN, 2005).

Entre os métodos heurísticos, o Simulated Annealing SA

(fundamentado nos princípios da mecânica estatística), e o Particle Swarm

Optimization PSO (baseado num modelo de interação social simplificado), se

apresentam como opções promissoras para solucionar o problema DD, como

mostrado neste trabalho. Suas vantagens e desvantagens são apresentadas,

e uma estratégia para melhorar o desempenho do PSO, através da

formulação de um novo algoritmo híbrido, é introduzida.

Finalmente, o uso de modelos numéricos pode ser vantajoso em

diversos casos, como por exemplo: permitir um grande número de

simulações de pequenas variações no sistema (condições de contorno,

condições ambientais, parâmetros físicos, etc.) facilitando o planejamento de

ensaios e a colocação ótima de transdutores para realizar medições

necessárias para a DD. O modelo também pode ser usado na fase de

treinamento de sistemas de detecção de dano baseados em redes neurais,

onde a geração de grandes quantidades de dados é requerida.

1.4 Objetivos da Tese

Desenvolver um novo algoritmo heurístico híbrido autoconFigurado,

para solucionar o problema DD, empregando modelos de elementos finitos

(MEF) que identifique dano em nível de elemento. A técnica busca

determinar a posição do dano dentro da estrutura e fazer uma estimativa de

sua severidade (extensão). O método utiliza funções de resposta em

freqüência e / ou dados modais experimentais correlacionadas com

parâmetros de dano definidos no modelo de elementos finitos (MEF) da

estrutura. Portanto, as hipóteses básicas da técnica para detecção de dano

desenvolvida nesta pesquisa são: que a resposta global da estrutura

permanece linear após a ocorrência do dano e que existe um modelo

analítico / numérico validado da estrutura intacta.

Realizar uma avaliação rigorosa do algoritmo desenvolvido mediante

comparação de seu desempenho com o das técnicas existentes (quando for

necessário) empregando casos de estudo simulados. A comparação incluirá

os seguintes critérios de avaliação: Precisão, Estabilidade, Robustez e Custo

Computacional, na identificação de dano. O algoritmo desenvolvido visa

melhorar os anteriores critérios para a solução do problema DD.

Quantificar as vantagens e limitações do algoritmo proposto em termos

da extensão mínima de dano que pode ser detectado em presença de ruído.

Programar, utilizar e combinar os algoritmos Nelder e Mead, Particle

Swarm Optimization (PSO) e Simulated Annealing (SA) para solucionar o

problema inverso de detecção, definido para a DD nesta pesquisa. A

combinação tem como objetivo melhorar o desempenho dos métodos.

1.5 Alcance

A metodologia aqui estudada pode ser empregada para avaliar diversos

tipos de danos, tais como: problemas com ligações, solda, corrosão, fissuras,

perda de elementos, e variações das condições de contorno em sistemas

estruturais. O comportamento da estrutura pode ser linear o não linear, e a

única condição para a aplicação do algoritmo apresentado é ter um modelo

validado para determinar a resposta da estrutura.

Nos exemplos numéricos apresentados, se supôs que o dano afetou

diretamente a rigidez do sistema e que o comportamento, antes e após o

dano, é linear.

1.6 Síntese do conteúdo da Tese

O conteúdo desta tese está organizado como descrito a seguir. O

capítulo 2, fornece uma revisão da literatura relevante relacionada com esta

pesquisa. Basicamente, a revisão contem um resumo dos métodos de

detecção de dano via respostas dinâmicas.

O capítulo 3, descreve as bases teóricas da detecção de dano. Introduz

idéias básicas como o conceito de problema inverso, os métodos de

correlação entre resultados teóricos e experimentais e os modelos de dano

empregados.

O capítulo 4, fornece uma revisão completa dos algoritmos PSO, SA e

AG. Estas técnicas heurísticas apresentam características que as tornam

atraentes para solucionar o problema de detecção de dano. Os mecanismos

de cada algoritmo são explicados e o funcionamento dos operadores

presentes em cada um deles é descrito.

No capítulo 5, se apresenta o novo algoritmo híbrido PSOS. O PSOS é

uma combinação do PSO e do método Simplex. Sua principal característica é

sua capacidade de autoconfiguração. Adicionalmente, ele apresenta boa

estabilidade e precisão, o qual o torna uma ferramenta útil para a detecção

de dano.

No capítulo 6, o potencial e as limitações do PSOS são analisados. O

desempenho do PSOS é testado em três funções teste e seu desempenho é

comparado com o dos algoritmos descritos no capítulo 5.

No capítulo 7, se analisam dois casos difíceis de detecção de dano

usando dados modais. Uma comparação entre os resultados do PSOS e o SA

na identificação do dano numa viga em balanço é apresentada.

O capítulo 8, oferece três exemplos de detecção de dano usando FRFs

e o PSOS. Aqui, o potencial e as limitações do novo algoritmo são analisadas.

Finalmente, no capítulo 9, se apresentam as conclusões e

contribuições desta tese, junto com algumas idéias para trabalhos futuros.

2 Detecção de dano-Estado da

arte

2.1 Introdução

Neste capítulo, apresenta-se uma ampla revisão crítica dos métodos

para detecção de dano em estruturas com a finalidade de contextualizar o

trabalho desenvolvido nesta tese. A revisão inclui os trabalhos mais

relevantes na área relacionados com este estudo.

Teoricamente, mudanças no comportamento vibratório da estrutura

refletem alterações nos parâmetros físicos e nas condições de serviço e, por

esta razão, podem ser utilizadas como indicadoras de dano. Os primeiros

trabalhos que estudam o comportamento dinâmico de barras com

descontinuidades de rigidez datam da década de 40 do século passado

(THOMPSON, 1943; KIRMSHER, 1944). Porém, se passam quase 25 anos até

aparecer o primeiro artigo a propor especificamente um método de detecção

de dano via medidas de vibração (LIFSHITZ; ROTEM, 1969). Nesse trabalho,

de natureza experimental, os autores correlacionam variações do módulo

dinâmico, medido da curva tensão-deformação, sob carregamento dinâmico,

com o dano introduzido em corpos de prova compostos de elastómeros.

Na década de 70, a pesquisa na área ganhou grande impulso devido à

constatação de que a simples inspeção visual de estruturas (pontes,

aeronaves), não era suficiente para determinar sua confiabilidade (LIU; YAO,

1978). Durante os últimos trinta anos, a literatura especializada neste

campo tem se multiplicado, mostrando a vitalidade e fôlego desta área de

pesquisa. São exemplos, as excelentes revisões feitas por Doebling et.al.

(1996, 1998), Salawu (1997), Fanning e Carden (2004), e a do FIB Europe

Task Group 5-1-SHM Guidelines (2002); assim como o surgimento, em

2002, da revista STRUCTURAL HEALTH MONITORING dedicada

especificamente à publicação de pesquisas teóricas e experimentais na área.

Diversos congressos científicos internacionais sobre temas como

estruturas adaptativas, monitoração da saúde estrutural, detecção de dano,

materiais e sistemas inteligentes, redes de sensores e isolamento de

vibrações, vem sendo realizados cada vez com maior freqüência e fornecem

um espaço para intercambio de idéias entre engenheiros, arquitetos e

cientistas que trabalham no campo da detecção de dano. Entre os eventos

recentes mais importantes se podem mencionar os seguintes: The first

International conference on Structural Health Monitoring of Intelligent

Infrastructure (SHMII-1’2003), The Second International conference on

Structural Health Monitoring of Intelligent Infrastructure (SHMII-2’2005),

The 5th Conference on Damage Assessment of Structures (DAMAS 2003),

The 6th Conference on Damage Assessment of Structures (DAMAS 2005),

The XXIII International Modal Analysis Conference (IMAC XXIII-2005), The

2nd International Workshop on Structural Health Monitoring of Innovative

Civil Engineering Structures (SHM ISIS 2004) e The Fourth World

Conference on Structural Control and Monitoring (4WCSCM 2006).

Nas seguintes seções, se apresenta uma classificação unificada dos

métodos de detecção de acordo com sua dependência (ou não) de um modelo

estrutural.

2.2 Técnicas Baseadas em Modelos (TBM)

Em situações práticas é quase impossível dispor de dados

experimentais suficientes para caracterizar todos os possíveis estados (e

ambientes) nos quais a estrutura estará, e, mesmo o anterior sendo possível,

o custo desses testes, em larga escala, inviabilizaria sua realização. A

anterior é talvez a principal razão pela qual os modelos numéricos são hoje

amplamente usados em engenharia, já que, eles permitem estudar, com um

custo relativamente baixo, fenômenos de interesse que não podem ser

medidos diretamente. Este argumento pode ser reforçado pela crescente

eficiência dos processadores, pela disponibilidade de memória e de técnicas

de computação paralela.

Atualmente, os métodos numéricos permitem simular, passo a passo, o

comportamento de grandes sistemas estruturais, o que possibilita a

previsão, a comparação e a validação de resultados do modelo e, portanto,

seu uso na solução do problema DD.

Nos últimos anos tem surgido uma nova área de pesquisa conhecida

como Monitoramento da Saúde Estrutural MSE (SHM, em inglês), que busca

a integração de modelos refinados de estruturas com sensores inteligentes,

colocados em lugares estratégicos, e procedimentos inovadores de

processamento e aquisição de sinais, com o objetivo final de monitorar em

tempo real, o desempenho da estrutura e fornecer uma avaliação confiável

sobre sua segurança. É dentro de este ambiente que o problema de detecção

pode ser solucionado.

As TBMs, desenvolvidas a partir da década de oitenta (século XX),

realizam basicamente uma comparação das respostas experimentais com os

resultados obtidos da análise do modelo da estrutura (para análises

estruturais o modelo mais utilizado é o Modelo de Elemento Finitos - MEF),

com a finalidade de determinar a presença de dano.

Os dados medidos durante um experimento dinâmico podem ser de três

tipos (FRISWELL; PENNY, 1997): dados no domínio do tempo, dados no

domínio da freqüência e dados modais. As excitações e respostas no domínio

do tempo (séries temporais) podem ser obtidas a partir de acelerômetros ou

de sensores piezelétricos e geralmente são de caráter digital. As funções de

resposta em freqüência (FRFs) são obtidas no caso em que se conhece tanto

a excitação como a resposta, a partir das séries temporais mediante o

algoritmo da Transformada Rápida de Fourier (FFT). As FRFs, em sistemas

lineares, servem de base para o cálculo dos parâmetros modais (freqüências

naturais, amortecimento modal e formas modais), através de métodos de

ajuste, que essencialmente, acertam os coeficientes de uma expressão

teórica para a FRF, de modo tal, que o modelo teórico reproduza, de melhor

forma possível, os dados experimentais. Para sistemas não lineares é

possível obter FRFs de ordem superior (HFRFs) que podem ser usadas

também para detecção de dano (STORER; TOMLINSON, 1993).

A comparação entre resultados numéricos e dados experimentais,

obtidos, por exemplo, da análise modal, deve levar em conta, entre outros

fatores: a presença de amortecimento na estrutura real (difícil de modelar no

MEF), os problemas causados pelas diferenças entre o número de graus de

liberdade do MEF e o número de pontos onde é medida a resposta na

estrutura e à presença tanto de erros de modelagem como de erros nas

medições (inevitáveis, porém, mensuráveis). Para contornar alguns destes

problemas, existem dois caminhos, descritos a seguir. O primeiro é o

emprego de técnicas de redução / expansão de modelos, como os propostos

por Berman e Nagy (1983), Guyan (1965) e Kim e Bartkowics (1993). No

segundo, podem ser empregadas as FRFs (ou HFRFs) ou um conjunto de

séries temporais junto com o modelo numérico diretamente no esquema de

detecção (DASCOTTE; STROBBE, 1998; FANNING; CARDEN, 2003;

WORDEN; TOMLINSON, 2001). A primeira opção, o uso de HFRFs,

possibilita o estudo de sistemas não lineares.

As principais vantagens da abordagem TBM são sua capacidade para

identificar danos a partir da resposta dinâmica global da estrutura, até o

nível três definido por Rytter (1993) e sua versatilidade, já que, podem ser

aplicadas tanto para sistemas lineares como para sistemas não lineares.

Na maioria dos casos de interesse prático, os modelos estruturais

tomam a forma do MEF. O MEF tem sido usado de maneira ampla em

aplicações industriais e de pesquisa devido a que pode produzir uma boa

representação da estrutura real. Porém, a predição do MEF não sempre é

exata. Erros e imprecisões podem surgir devido a fatores como: estimativas

imprecisas das propriedades dos materiais; modelagem pobre das condições

de contorno; qualidade baixa da malha de elementos empregada; omissão do

amortecimento ou uso de um modelo de amortecimento inapropriado. De

forma geral, como mencionado anteriormente, estes problemas podem ser

tratados mediante as técnicas de ajuste de modelos.

Por outro lado, as TBMs podem ser divididas nos seguintes três grupos

dependendo do tipo de dados experimentais utilizados. No primeiro, têm-se

os métodos modais, no segundo, os métodos baseados no domínio da

freqüência e no terceiro, os métodos baseados no domínio do tempo. A

característica principal das TBMs contempladas dentro destes três grupos é

que empregam técnicas convencionais de modelagem e procedimentos

clássicos de análise numérico para resolver o problema DD.

Nas seções seguintes será feita uma análise dos métodos pertencentes

aos grupos acima definidos.

2.2.1 Métodos que empregam dados Modais

Este grupo de métodos de detecção está estreitamente ligado à área

conhecida como análise modal experimental (ou identificação paramétrica de

sistemas) e tem se tornado, desde os anos 1970, numa ferramenta muito

popular devido a seu amplo espectro de aplicações, que vai desde problemas

de acústica até detecção de dano.

A análise modal é uma das estratégias fundamentais para abordar

problemas de dinâmica de estruturas. Apesar de seu uso estendido, é

basicamente uma teoria linear, o qual pode ser uma séria restrição no

mundo real, onde o comportamento não linear tem um reconhecido efeito

sobre a resposta dinâmica das estruturas. A maioria dos métodos de

detecção apresentados na literatura recente (FOX, 1992; FRISWELL;

MOTTERSHEAD, 1995; JAUREGUI; FARRAR, 1996a-b; LU; REN; ZHAO,

2002; KIM, et.al., 2003; PANDEY; BISWAS; SAMMAN, 1991; PANDEY;

BISWAS, 1994-1995; SALAWU; WILLIAMS, 1994; WAHAB; DE ROECK,

1999), supõe a invariância da freqüência naturais, dos fatores de

amortecimento, das formas modais e das FRFs com relação à força de

excitação durante um ensaio real. Na verdade, para um sistema não linear,

todas essas quantidades são funções do nível de excitação. A razão

fundamental da popularidade da informação modal para detecção de dano

reside em que a conversão de séries temporais para dados modais reduz

significativamente a quantidade de dados a serem analisados, sem perda

apreciável de informação para uma dada banda de freqüências.

Uma pesquisa pioneira na área, empregando informação modal de um

sistema linear e a técnica de ajuste de modelos, foi apresentada por Baruch

(1978). A formulação do método se baseia na minimização da norma

euclidiana da diferença entre a matriz de rigidez analítica da estrutura [K] e

uma matriz de rigidez ajustada [K

], que, além de satisfazer a equação

dinâmica de equilíbrio e ser simétrica, deve ser capaz de reproduzir os auto

valores e auto vetores do sistema original. O autor utiliza o método dos

multiplicadores de Lagrange para calcular uma solução explicita da matriz

]. A matriz de massa do modelo analítico é suposta como correta. O

principal problema do método é que a nova matriz [K

] sofre alterações

radicais (como por exemplo, perda da esparcidade) o que impede seu uso

direto para identificação de dano

Um dos primeiros trabalhos neste campo é o apresentado por Cawley e

Adams (1979). Nele, os autores desenvolvem e aplicam um método baseado

na correlação entre um MEF (sem incluir amortecimento) de uma placa de

alumínio e as variações de freqüência para detectar defeitos (problema 2D). A

região danificada da placa é localizada dentro das restrições impostas pela

simetria. A presença de dano é indicada de forma pouco precisa a partir da

variação nas freqüências naturais.

Lieven e Ewins (1988) propõem o COMAC (Coordinate Modal Assurance

Criterion) como método de comparação e correlação entre formas modais. O

COMAC correlaciona dois conjuntos de formas modais, que podem ser

obtidos, tanto de forma experimental quanto de forma analítica, e identifica

as coordenadas responsáveis pela falta de correlação. A técnica é utilizada

para detectar regiões inconsistentes (por exemplo, com aumentos de massa)

dentro de uma estrutura de molas e massa com oito graus de liberdade.

Stubbs, Kim e Toppole (1992), apresentam um método baseado no

decremento na energia de deformação modal entre dois graus de liberdade,

definido pela curvatura das formas modais. Neste trabalho, é estabelecido

um índice de dano normalizado para cada elemento que permite definir a

posição do dano na estrutura. A principal desvantagem do método é a

dificuldade para calcular as derivadas e integrais necessárias para

determinar o índice, quando as formas modais são estimadas a partir de

poucos pontos de medição. Este problema está presente em todos os

métodos que utilizam variações da energia modal.

Zimmerman e Simmermacher (1995) fazem uma extensão da teoria da

Mínima Perturbação do Rank (MRPT, em inglês) para o caso em que existem

múltiplos resultados da análise modal (ou de análises estáticas) disponíveis.

A teoria MRPT determina uma matriz de rigidez de perturbação simétrica

que melhora a correlação entre os dados medidos e os dados analíticos,

possibilitando a identificação de danos dentro da estrutura.

Cornwell, Doebling e Farrar (1999) estudam métodos baseados nas

mudanças da energia de deformação para localizar danos. Originalmente,

estes métodos foram empregados para vigas (curvatura unidimensional). O

estudo apresentado é uma generalização do método de Stubbs, Kim e

Toppole (1992) para estruturas 2D.

Filho, Roitman e Magluta (2000), utilizam a metodologia de ajuste de

modelos por matriz ótima, propondo uma solução alternativa ao problema da

esparcidade real dos modelos, que na verdade é uma modificação do método

de Kabe (1985), e, mediante simulações numéricas com diferentes cenários

de dano em pórticos, conseguem indicar, em quase todas as simulações, a

região do dano para cenários de dano livre de ruídos. Para medições

(freqüências e formas modais) com ruídos simulados, observou-se uma

severa queda na sensibilidade do método quando usados mais de três modos

na identificação.

Teughels, Maeck e De Roeck (2002) propõem um método de detecção de

dano mediante ajuste do modelo de elementos finitos, usando funções de

dano para representar a distribuição de rigidez do sistema. A função objetivo

utilizada é formulada em termos dos vetores residuais de freqüência e

formas modais. Através do método de otimização TRN standard -Trust Region

Newton method- (NOCEDAL; WRIGTH, 1999), eles conseguem detectar,

localizar e quantificar o dano em uma viga de concreto reforçado. A

abordagem apresentada pelos autores visa reduzir o número de parâmetros

a serem ajustados, evitando o ajuste individual da rigidez de cada elemento,

resultando num método robusto de otimização e gerando uma distribuição

suave das propriedades do modelo, capazes de representar as regiões

danificadas dentro da estrutura.

No trabalho de Kim e Stubbs (2003) é apresentada uma metodologia

que relaciona as variações em energia modal com as mudanças nas

freqüências naturais, ocasionados pela presença de fissuras. Em teoria, o

método proposto pode detectar a presença de fissuras de diversos tamanhos.

Na prática a identificação pode ser difícil devido a incertezas nas medições

causadas por efeitos ambientais.

Na maioria dos métodos mencionados nesta seção, supõe-se que a

matriz de massa [M] não muda. Isto significa que a base de referência da

técnica proposta é a matriz [M]. Esta suposição tem um significado profundo,

já que como demonstrado por Baruch (1997), as matrizes da massa e rigidez

não podem ser identificadas simultaneamente empregando unicamente

informação modal, devido a que existe infinito número de soluções para este

problema.

2.2.2 Métodos que Empregam Dados no Domínio da

Freqüência

As vantagens de se usar FRFs em vez de dados modais são várias. As

FRFs podem ser medidas diretamente na estrutura sem necessidade de

nenhum passo intermediário e adicionalmente, as FRFs fornecem

informação sobre uma banda de freqüência e não somente para freqüências

específicas, como é o caso da informação modal. Finalmente, quando as

FRFs são usadas para definir a função objetivo, nos métodos de detecção de

dano, não é preciso medir uma coluna ou uma fila inteira da matriz de

funções de resposta, abaixando-se os custos de realizar experimentos

extensos.

Diversos autores tem usado FRFs para identificação de sistemas e

detecção de dano. Um método que utiliza a curvatura das FRFs foi proposto

por Sampaio, Maia e Silva (1999). Esta técnica é uma extensão do método

proposto por Pandey e Biswas (1991), para todas as freqüências medidas e

não só para as freqüências e formas modais. O método é testado em quatro

cenários de dano, numa ponte real (vão total de 13.3 m), mostrando-se

eficiente na identificação da posição da falha para o cenário mais severo e

completamente ineficaz, nos outros três casos. O mérito principal do método

é sua simplicidade, já que, não precisa de análise modal para sua aplicação.

Jones e Turcote (2002) empregam anti-ressonâncias para identificar

dano em uma treliça e mostram que seu uso pode ser um substituto

adequado dos dados modais.

Fanning e Carden (2003) introduzem um método de detecção baseado

na medida de uma única FRF (técnica Single input – Single output (SiSo))

junto com um modelo simplificado para determinar a FRF de receptância,

nos casos em que a estrutura sofre uma variação de rigidez num número

limitado de elementos. Em geral, diferentes combinações de dano podem

produzir a mesma diferença entre a FRF da estrutura sadia e a FRF

danificada. Para contornar este problema, os autores identificam as

possíveis combinações de dano (para cada freqüência de ressonância) que

produzem a mesma mudança na FRF medida e comparam esses conjuntos

para determinar o evento de dano comum a todos. Este dano comum será o

dano real na estrutura. O método só pode ser aplicado a estruturas com

comportamento linear e não deixa claro como poderia ser aplicado em casos

onde mais de dois locais danificados existem.

Zimmerman, Simmermacher e Kaouk (2005), empregam a teoria da

Mínima Perturbação do Rank (MRPT) junto com FRFs para detecção de

dano. Este método pode ser classificado como uma técnica de ajuste de

modelos. O trabalho estende pesquisas previas dos autores, onde eram

utilizados dados modais e dados estáticos. A vantagem de usar FRFs

diretamente é que elas oferecem a possibilidade de reduzir o tempo de

experimentação e de análise. Por outro lado, o uso de FRFs no esquema para

DD tem o inconveneinte que o amortecimento deve ser incluído no MEF.

Esta incorporação é importante para obter uma boa correlação entre as

FRFs medidas e as calculadas de forma analítica. Devido à dificuldade de

modelar o efeito do amortecimento de forma exata, o amortecimento

proporcional viscoso é geralmente usado junto com o MEF, porém, outros

modelos de amortecimento podem ser empregados (FRISWELL;

MOTHERSHEAD, 1995).

2.2.3 Métodos que Empregam Dados no Domínio do Tempo

Os métodos neste grupo utilizam séries temporais como informações

básicas para solucionar o problema DD. Os benefícios desta abordagem são

múltiplos: primeiro, à diferença da análise modal, não está restrita ao estudo

de sistemas lineares e pode ser usada na análise de sistemas com fontes

arbitrarias de incertezas (por exemplo, físicas, ambientais e de interfase);

segundo, evita o processo de compressão de dados, realizado durante a

análise modal, que pode causar perda de informação sobre o comportamento

dinâmico da estrutura quando existem fissuras ou problemas de ligação; e,

por último, podem ser usados tanto para vibração livre como para forçada,

com o sem conhecimento da força. Sua principal desvantagem é que podem

requerer de um esforço computacional considerável para calcular a resposta

temporal da estrutura.

Ostachowicz e Krawczuk (1990) apresentam uma pesquisa sobre

identificação de fissuras em vigas a partir da amplitude máxima da resposta

temporal. Recentemente, no trabalho de Garcia e Osegueda (2000), o uso dos

coeficientes de regressão do Modelo ARMA (Autoregressive Moving Average),

obtidos de séries temporais, tem sido empregados para identificação de

dano. Um outro algoritmo para DD que emprega séries temporais e o modelo

ARMA é o proposto por Nair, Kiremidjian e Law (2006). Nesse trabalho, é

mostrado que à medida que a rigidez da estrutura diminui, devido ao dano,

os coeficientes das três primeiras componentes AR do modelo mudam. Como

estes coeficientes, geralmente, contem informação sobre as freqüências

naturais e sobre os fatores de amortecimento do sistema, sua variação

permite a identificação do dano.

2.3 Técnicas Baseadas em Sinais (TBS)

A idéia destes métodos é empregar unicamente dados experimentais

para solucionar o problema de detecção, dispensando assim o uso de

modelos. Neste grupo, além das técnicas convencionais (não destrutivas)

para detecção de dano (Emissão Acústica, Corrente de Eddy) podem

mencionar-se os métodos conhecidos como Detecção de Anomalias ou

Detecção Eventos Extremos (Novelty detection ou Outliert analysis). O

propósito desta técnica é estabelecer um conjunto de características que

definam a condição normal da estrutura e utiliza-las como referência,

estabelecendo um padrão de operação normal do sistema. Durante etapas

posteriores de monitoramento, as novas características estimadas são

comparadas com a referência, e, se qualquer desvio significativo aparecer, o

algoritmo indicará a presença da anomalia. Como anotado por Worden e

Dulieu-Barton (2004), os métodos de detecção de anomalias estão limitados

ao nível um definido por Ritter (1993).

No trabalho apresentado por Sohn e Farrar (2001), a detecção do dano

em um sistema de massas e molas com 8 graus liberdade é realizada

analisando unicamente dados de aceleração do sistema estudado. Zhang

(2006) reporta uma técnica para detectar fissuras de fadiga baseada no uso

de sensores piezelétricos embebidos em películas de tinta, porém, uma

disposição geométrica complexa desses sensores é necessária, em alguns

casos, a fim de melhorar a sua resolução espacial. Recentemente, Leong et.

al. (2005), empregaram vibrômetros a laser para medir a velocidade de

propagação de ondas ultrasônicas (ondas de LAMB) numa placa de alumino,

isto permitiu detectar uma fissura de fadiga localizada no centro da placa.

Esta é uma área de pesquisa promissora, porém, são necessários avanços

nos processo de análise de sinais para incrementar a sensibilidade do

método.

Devido a que a análise modal é realizada no domínio da freqüência, a

maioria dos métodos de detecção de dano emprega a Transformada Rápida

de Fourier (FFT). Neste contexto, a Transformada Wavelet (TW) pode ser vista

como uma extensão de Transformada de Fourier, com a vantagem de

fornecer boa resolução, tanto no tempo como na freqüência, para um dado

sinal (TAHA et.al., 2006). Por esta razão, a TW tem ganho muita

popularidade nos últimos tempos como ferramenta para processamento de

sinais e vem sendo aplicada ao problema de detecção de dano. Uma

excelente revisão sobre aplicação do método da TW na área de máquinas

rotatórias é apresentada por Peng e Chu (2004). Qi et.al. (1997), mostraram

que mediante aplicação da TW ao análise de sinais de emissão acústica (EA),

o dano pode ser detectado e quantificado. A TW foi usada por Rus et.al.

(2004), para diferenciar entre o estado degradado e o intacto em materiais

compostos.

2.4 Métodos Heurísticos

Neste grupo está incluída uma classe emergente de métodos para

solucionar o problema DD. Sua característica principal é combinar técnicas

clássicas de modelagem com novos paradigmas de computação, como as

redes neurais, os algoritmos genéticos e teoria de conjuntos difusos, entre

outros. O tipo de informação experimental usado pode ser qualquer um dos

mencionados anteriormente ou uma combinação de eles. Os métodos

clássicos, apesar de seu extenso uso, sofrem ainda algumas limitações como

problemas de divergência e instabilidade nos cálculos numéricos e são

susceptíveis de ficar presos em pontos ótimos locais (S-Y LEE; S-H WOOH,

2005).

Recentemente, algoritmos heurísticos de otimização vem sendo

empregados com sucesso para procurar soluções factíveis para o problema

de detecção de dano, onde a complexidade do problema e/ou o tempo

disponível para sua solução não permitem uma solução exata.

Mares e Surace (1996), apresentam um dos primeiros métodos de

detecção de dano via resposta dinâmica da estrutura, baseados em

Algoritmos Genéticos (AGs) e na teoria da análise modal convencional. Os

AGs são um procedimento de busca de pontos ótimos globais, que imita os

processos da seleção natural e da evolução descritos por Charles Darwin em

seus famosos trabalhos do século XIX. Mediante a seleção de parâmetros

num modelo de elementos finitos da estrutura (viga), e utilizando AGs, os

autores minimizam a diferença entre as propriedades dinâmicas calculadas e

as medidas. Os parâmetros obtidos após minimizar o vetor de força residual

modificada, identificam a posição e severidade do dano. Além da capacidade

de identificação, o método proposto exibe robustez nas simulações

numéricas notadamente em relação à influencia de ruídos nos dados

experimentais.

Moslem e Nafaspour (2002), propõem um procedimento de duas

etapas, baseado em dados modais experimentais incompletos, no MEF da

estrutura e no AG, para determinar a posição e severidade do dano em

treliças 2D. Na primeira etapa, mediante o emprego do método da força

residual, são identificadas as possíveis áreas afetadas. Na segunda etapa, o

AG é utilizado para determinar a extensão do dano nas áreas identificadas

no passo anterior. O algoritmo proposto mostrou grande sensibilidade com

relação ao método de redução de modelo empregado. Os métodos mais

refinados de redução (condensação), como o SEREP -System Equivalent

Reduction Expansion Process- e o IRS -Improved Reduced System-

(O’CALLAHAN et.al., 1989), produziram os piores resultados quando

comparados com o método de Guyan, (1965). Au et. al. (2003), utilizam um

algoritmo micro-genético (população pequena) para detectar dano em vigas e

avaliar a influência do ruído e de medições incompletas na identificação.

Pawar e Ganduli (2003), empregam os AGs para projetar automaticamente

um sistema fuzzy que maximiza a precisão do sistema de detecção de dano.

Bland e Kapania (2004) estudaram a efetividade de um AG híbrido proposto

por eles, na identificação de dano estrutural em placas enrijecidas. Os

resultados mostram que, é possível solucionar o problema de detecção, de

forma eficiente, combinando os atributos positivos dos AGs com as técnicas

de programação não linear convencionais. Nesse estudo, os AGs são

empregados para obter uma estimativa dos melhores pontos para iniciar

uma busca mais refinada, fundamentada em algoritmos de otimização

baseados em sensibilidade (derivadas).

Uma desvantagem dos AGs (binários) é que eles podem consumir

muito tempo de computação no processo de codificar-decodificar e durante

esta ação, alguns genes importantes podem ser perdidos acarretando perda

de precisão na solução procurada. Para evitar este problema, tem sido

desenvolvidos AGs que empregam uma representação real das variáveis. Um

outro problema que enfrentam os AGs é a convergência prematura, a qual,

por obvias razões, deve ser evitada.

Recentemente, tem sido realizadas diversas tentativas para melhorar a

capacidade dos AGs de fugir de pontos ótimos locais e impedir sua

convergência nas etapas iniciais, constituindo uma área aberta e muito ativa

de pesquisa (HAUPT; HAUPT, 1998, WONG; HAMOUDA, 2000).

Criadas por pesquisadores das ciências da computação, as Redes

Neurais Artificiais (RNAs) vem sendo empregadas recentemente como uma

ferramenta para solucionar o problema DD. Basicamente, as RNAs podem

ser consideradas como aproximadores universais de funções. Estudos

recentes mostram que uma rede neural de três camadas pode ser usada com

sucesso no problema de detecção de dano (LUO; HANAGUD, 1997; ZENG,

1998). Leath e Zimmerman (1992), empregam uma rede neural conhecida

como Multilayer Backpropagation (BP) para identificar dano numa viga em

balanço modelada com quatro elementos finitos, utilizando as duas

primeiras freqüências naturais. Os autores desenvolvem um algoritmo de

treinamento, que pode criar uma RNA que ajusta os dados, usando um

número mínimo de neurônios. O dano é modelado como uma redução no

módulo de elasticidade de até 95%. O método identifica a posição do dano

com um erro máximo de 34%.

Tsou e shen (1994), usam uma RNA-BP para identificar dano no

oscilador de 8 graus de liberdade proposto por Kabe (1985). O dano é

introduzido diminuindo o valor da rigidez das molas. Os autores testam

diversas configurações para a rede neural (40, 60 e 100 nós ocultos). Na fase

de treinamento, utilizam 105 exemplos para fazer o mapeamento do vetor de

força residual para a variação de rigidez. O método identifica a severidade do

dano dentro de 5% de exatidão. O modelo de dano estudado é linear.

Yun e Bahng (2000), utilizam uma RNA-BP para identificar dano,

empregando freqüências naturais e formas modais como entradas para a

RNA. A detecção é realizada dividindo o sistema em subestruturas para

reduzir o número de incógnitas.

Lee et al. (2005), utilizam a diferença entre os componentes das formas

modais antes e após acontecer o dano, como dados de entrada para a rede

neural (estes dados são menos sensíveis que a formas modais a erros de

modelagem). Os dados de saída contem índices de dano para cada elemento

do MEF empregado para gerar os dados. Para a ponte estudada pelos

autores, localizada na Coréia, a posição do dano foi estimada com sucesso

em todos os casos analisados, porém, sua severidade teve falsos positivos em

diversas posições.

Como sabido, as RNAs fornecem uma metodologia geral de mapeamento

entre um conjunto de dados de entrada e um conjunto de dados de saída. A

rede é treinada pra minimizar de forma recursiva uma função de erro entre a

resposta objetivo e sua resposta atual, possibilitando desta forma a

identificação do dano. De forma geral, a fase de treinamento ou aprendizado

é um dos pontos críticos da detecção de dano usando RNAs. Nesta etapa,

pode surgir o problema de sobre-treinamento (PIERCE; WORDEN; MANSON,

2006), fazendo com que a rede seja afetada pela presença de ruído.

Adicionalmente, para realizar o treinamento, é necessário um grande

número de medições experimentais, o qual pode ser um sério problema em

estruturas civis, devido à dificuldade de sua obtenção.

Detecção de Dano: Bases

Teóricas

3.1 Introdução

A identificação de dano a partir de respostas dinâmicas se fundamenta

no fato de que variações locais na rigidez, no amortecimento ou nas

condições de contorno afetam as características dinâmicas globais de

estrutura. O problema de dinâmica de estruturas pode ser conceitualmente

expresso da seguinte maneira:

()

FPCMFTD ,,,= (1)

onde, D é um vetor que contem as respostas (deslocamentos, acelerações e

velocidades) do sistema; T é uma matriz de transformação; F é um vetor de

forças; M é um vetor que contem as propriedades dos materiais; C é um

vetor que caracteriza as condições de contorno; P é um vetor de coeficientes

relacionados com o modelo. De acordo com o tipo de informação procurado

na solução da Equação (1), os problemas de dinâmica de estruturas podem

ser tratados como problemas diretos (PD) ou problemas inversos (PI). O

primeiro grupo consiste em calcular o vetor D, dados o vetor F e a matriz de

transformação T para um conjunto de vetores F, M, C e P conhecidos. O

segundo (PI), pode, por sua vez, ser subdividido em: a) determinar o vetor F

(causas) a partir das respostas medidas (efeitos) e a matriz de transformação

T (conhecida) e este problema é chamado de problema de identificação de

causas; b) identificar os parâmetros nos vetores M, C e P, a partir dos vetores

D e F conhecidos. Este tipo de problema é denominado problema de

identificação paramétrica (PIP) e é abordado nesta pesquisa.

Os PDs têm sido amplamente estudados na área da mecânica e da

engenharia de estruturas (propagação de ondas, cálculo de deslocamentos

em estruturas, etc.). De forma geral, uma vez estabelecidas as causas (vetor

F) e os vetores M, C e P, o problema pode ser solucionado de forma analítica

ou numérica (por exemplo, via MEF, ou via o método dos elemento de

contorno MEC).

Por outro lado, os PIs na área de engenharia têm recebido muita

atenção nos últimos anos (TARANTOLA, 2004; GLADWELL, 1997). Estes

problemas incluem a detecção de dano em estruturas, a identificação das

propriedades dos materiais a partir de respostas estáticas e dinâmicas, a

determinação de forças, o ajuste de modelos, o reconhecimento de voz e a

proteção contra a corrosão, dentre outros.

Na literatura recente, o problema inverso de obter um modelo de

segunda ordem (representado pelas matrizes de massa, rigidez e

amortecimento), a partir de um modelo de primeira ordem, identificado no

espaço de estados, vem sendo estudado por diversos autores (LUS, et. al.,

2003; ALVIN; PARK, 1994). A principal dificuldade que esta abordagem

enfrenta se dá nos casos em que o número de graus de liberdade do sistema

é maior que o número de modos identificados, neste evento, as matrizes

físicas, de ordem reduzida, que podem ser obtidas, não necessariamente

permitem interpretações físicas e por tanto não fornecem uma indicação

direta da presença de dano. Formulações alternativas para solucionar este

problema constituem uma área de pesquisa aberta.

No campo da detecção de dano em estruturas civis, os vetores F, M, C e

P são conhecidos de forma parcial, devido a que o número de sensores

usados é, quase sempre, menor que os graus de liberdade do modelo. Por

este motivo, a informação restante é geralmente obtida de forma artificial

com base em idealizações (por exemplo, empregando técnicas de expansão

modal ou de redução de modelos). Obviamente esta abordagem é imprópria,

devido a que, matematicamente, a DD é um problema mal posto, isto é,

pequenos erros nos dados de entrada podem produzir grandes erros na

resposta. Para tentar contornar este problema, uma possível solução é tratá-

lo sem hipóteses artificiais sobre os valores de F, M, C e P e supor que existe

uma solução direta do problema, via o MEF (que é um modelo de segunda

ordem), por exemplo. Neste contexto, o PI com insuficiente informação pode

ser solucionado mediante a formulação de um problema de Programação

Não Linear (PNL). Desta forma, é possível substituir a solução do PI por uma

série de soluções do PD. A grande vantagem desta abordagem é que a

solução direta (ou análise direta) pode, na grande maioria dos casos, ser

obtida.

3.2 Correlação entre Resultados Teóricos e

Experimentais

Quando dados experimentais de vibração da estrutura estão

disponíveis, as medidas de correlação entre os dados analíticos e os medidos

fornecem informação útil sobre a qualidade do modelo. Esta correlação pode

ser usada para ajustar o modelo analítico para o problema de detecção de

dano. Uma medida de correlação muito popular, para dados modais é o

Coordinate Modal Assurance Crtiterion (COMAC), proposto por Lieven e

Ewins (1988).

()()

() ()

∑∑

∑

⋅

max

iCOMAC

φφ

(2)

onde, i representa o grau de liberdade analisado; Pmax o número total de

pares de modos correlacionados;

(

)

é o i-ésimo elemento do modo

analítico estudado,

(

)

é o i-ésimo elemento do modo experimental. O

resultado do COMAC varia entre zero e um. Um valor de COMAC igual a um

indica correlação perfeita. O análogo do COMAC no domínio da freqüência é

chamado de FRAC (Frequency Response Assurance Criterion) e foi proposto

por Heylen e Avitabile (1998). O FRAC para o i-ésimo grau de liberdade é

dado por:

()

(

)

() () () ()

HHHH

FRAC

ωωωω

ωω

(3)

onde,

(

)

é a FRF analítica ou numérica, calculada no i-ésimo grau de

liberdade nas freqüências sucessivas

(

)

é o vetor de FRFs

correspondente medido experimentalmente, e a letra c representa a

transposta complexa conjugada. Esta medida varia entre zero e um,

novamente, um indica uma correlação perfeita e zero indica uma correlação

nula. O FRAC contém informação para um par de pontos específicos.

Existem outras medidas de correlação para dados no domínio da

freqüência como o Global Shape Criterion (GSC) e o Global Amplitude

Criterion (GAC), que podem ser particularmente úteis para detecção de dano

(ZANG; GRAFE; IMREGUN, 2001)

3.3 Modelos de Dano

Neste trabalho, entende-se por dano a degeneração estrutural que

resulta em perda parcial de rigidez de um ou vários elementos da estrutura.

Existem vários procedimentos propostos na literatura para simular dano

(diminuição de rigidez) dentro de uma estrutura modelada com MEF. O mais

simples deles, empregado nesta pesquisa, consiste na redução de rigidez de

um ou vários elementos do MEF (PANDEY; BISWAS, 1991, 1994; SALAWU;

WILLIAMS, 1994). O segundo modelo, também utilizado neste trabalho, para

representar a diminuição de rigidez, é o apresentado por Sinha et. al. (2002),

e está baseado numa aproximação simples da matriz de rigidez para um

elemento de viga fissurado, supondo-se que a fissura permanece aberta

durante todo o processo de carga. Para baixas freqüências, esta abordagem

modela a variação da rigidez local de forma acurada. Para as altas

freqüências, existem efeitos termodinâmicos, que o modelo anterior não leva

em conta, fazendo com que perca precisão. A matriz de rigidez para um

elemento de secção retangular (bxh), com uma fissura em seu interior

(Figura 2), vem dada por (SINHA; FRISWELL; EDWARDS, 2002):

11 11 12 14

12 12 22 24

14 14 24 44

fiss

KKKK

KK K K

KKKK

−

⎡⎤

⎢⎥

−−−

⎢⎥

⎡⎤

⎣⎦

⎢⎥

−

⎢⎥

−

⎣⎦

(4)

onde:

23 1

KJlf

le le

⎡⎤

⎛⎞

=+ −⎢⎥

⎜⎟

⎢⎥

⎝⎠

⎣⎦

KJlf

le le le

⎡

⎤

⎛⎞

⎢

⎥

=+−+

⎜⎟

⎢

⎥

⎝⎠

⎣

⎦

KJlf

le le le

⎡⎤

⎛⎞

⎢⎥

=+−+

⎜⎟

⎢⎥

⎝⎠

⎣⎦

32 2

KJlf

le le

⎡

⎤

⎛⎞

=+−+

⎢

⎥

⎜⎟

⎢

⎥

⎝⎠

⎣

⎦

322

KJlf

le le le

⎡

⎤

⎛⎞

=+−+

⎢

⎥

⎜⎟

⎢

⎥

⎝⎠

⎣

⎦

32 1

KJlf

le le

⎡

⎤

⎛⎞

=+−+

⎢

⎥

⎜⎟

⎝⎠

⎣

⎦

12 ( )

HEII=−, x

= pos. fissura

= Inércia seção intacta

()

−

1.5

lh= comp. efetivo fissura

le =comprimento do

elemento

= altura da fissura

E = módulo de elasticidade

Figura 2. Posição (x

) e tamanho (α

) da fissura no elemento j da viga.

A expressão (4) foi obtida a partir do modelo de variação da rigidez que

uma fissura induz num elemento de viga (Figura 3).

Figura 3. Comparação entre a variação de rigidez nas proximidades de uma

fissura (SINHA; FRISWELL; EDWARDS, 2002)

A principal vantagem deste enfoque é que a matriz de rigidez da

estrutura danificada pode ser escrita em função do tamanho e da posição do

dano. Supondo-se que as rotações da viga não foram medidas

experimentalmente, a ordem usual dos deslocamentos na Equação (4) foi

alterada para {w1, w3, w2, w4}, com a finalidade de realizar a montagem da

matriz de rigidez reduzida da estrutura, de acordo com o método de redução

das equações de movimento proposto por Kidder (1973). O modelo considera

que a fissura esta contida dentro de um único elemento, porém, é possível

obter as matrizes de rigidez para o caso da fissura estar localizada sobre

mais de um elemento.

A matriz de rigidez da estrutura, [K]

fiss

, pode agora ser montada

segundo o procedimento normal empregado no MEF e vem dada pela

expressão (5):

[] []

fiss

fiss e

KKK

⎡⎤

=−

⎣⎦

∑

(5)

onde [K]

é matriz de rigidez do elemento de viga intacto e [K

fiss

]

é dado pela

expressão (4).

A anterior abordagem dispensa o emprego de malhas de elementos

finitos muito refinadas para modelar a variação de tensões na ponta da

fissura, já que, a mudança na flexibilidade local pode ser incorporada de

forma eficiente e rápida dentro dos elementos clássicos da estrutura,

evitando também, o uso de superelementos (que contém termos singulares) e

possibilitando sua aplicação em estruturas complexas. Outra vantagem

desta abordagem é que o elemento pode ser usado em qualquer programa

padrão de elementos finitos para analisar o comportamento dinâmico e

estático da estrutura, possibilitando-se desta forma, seu uso em problemas

de identificação de fissuras.

Outros modelos mais refinados apresentados por Bovsunovsky e Surace

(2005) e Saavedra e Cuitiño (2001), utilizam a teoria da mecânica da fratura

linear para modelar a variação de flexibilidade (rigidez) que uma fissura

localizada introduz num elemento finito de viga. Outra opção é o

desenvolvimento de malhas de elementos finitos em 2D ou 3D para vigas

com fissuras (KRAWCZUK; OSTACHOWICZ, 1993), porém, esses modelos

detalhados não apresentam uma melhora substancial para a detecção de

dano devido à sua maior complexidade e alto custo computacional.

3.4 Equação de Movimento via Método dos Elementos

Finitos (MEF)

O comportamento dinâmico de um sistema estrutural linear com n

graus de liberdade pode ser representado pela seguinte equação matricial:

[] [] []

)()()()( tftuKtuCtuM =

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

•••

(6)

onde, [M], [C] e [K] ∈

nxn

ℜ são as matrizes de massa, amortecimento e

rigidez da estrutura;

••

)(tu é o vetor de acelerações;

•

)(tu é o vetor de

velocidades; )(tu é o vetor de deslocamentos. O vetor f(t) ∈

ℜ é o vetor de

forças de excitação. A Equação (6) é uma aproximação do comportamento

dinâmico do sistema discretizado obtida, por exemplo, mediante o MEF. A

partir de geometria e das propriedades dos elementos, as matrizes [M] e [K]

podem ser calculadas. A presença da matriz de amortecimento se

fundamenta em observações físicas e conveniência matemática. Mediante a

incorporação de amortecimento viscoso é possível modelar a vibração

transiente observada experimentalmente. Devido a que o amortecimento

depende da estrutura total e não é uma propriedade intrínseca de seus

membros, é quase impossível construir a matriz [C] da mesma forma que são

montadas as matrizes [M] e [K]. Neste contexto, algumas hipóteses básicas

para representar a matriz [C], adotadas na literatura clássica, vêm dadas

por:

[] [ ]

= (7)

[] []

= (8)

[] [ ] []

KMC

+= (9)

onde, α e β são constantes de proporcionalidade que devem ser calculadas.

As Equações (7) e (8) são pouco usadas na prática, já que, um melhor

controle sobre o amortecimento modal pode ser alcançado utilizando a

Equação (9), conhecida como amortecimento de Rayleigh. A Equação (9)

simplesmente estabelece que o amortecimento está distribuído na estrutura,

da mesma forma que a rigidez e a massa, o que é uma hipótese natural.

Como mencionado antes, é difícil quantificar os verdadeiros mecanismos do

amortecimento em estruturas, por tanto, o modelo proporcional fornece uma

maneira simples e matematicamente conveniente, (devido a sua propriedade

de desacoplamento da Equação (6), através de uma transformação modal de

coordenadas), para a análise de vibrações usando o MEF. Vale a pena

salientar que, dependendo da natureza das matrizes coeficientes da Equação

(6), o sistema pode ser classificado como linear (matrizes constantes) ou não

linear (matrizes variáveis no tempo e / ou no espaço).

3.4.1 Problema do Auto Valor para Vibração Livre Não

Amortecida

A equação para vibração livre não amortecida segundo a configuração

dada nos termos do método dos elementos finitos pode ser obtida da

Equação (6) fazendo-se

[]

0=C e

0)(

, ou seja:

[] []

0)()( =

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

••

tuKtuM

(10)

A Equação matricial (10), por sua vez, tem solução vetorial da forma:

{}{}

(

)

+⋅= tsenqtu )(

(11)

onde,

{}

q é um vetor arbitrário, ω é a freqüência de vibração e

é o ângulo de

fase, sendo todos estes parâmetros incógnitas do problema. Substituindo a

Equação (11) e sua segunda derivada na Equação (10) tem-se:

[] [ ]

[

]

{

}( )

{

}

0sen

=+⋅−

αωω

tqMK

(12)

Como a Equação (12) deve ser válida para todos os valores de t, pode-se

escrever:

[]

{}

[]

{}

qMqK

(13)

A Equação (13) representa o problema do auto valor conhecido como

problema de auto valor generalizado ou problema de auto valor linearizado.

Em geral, para um sistema de n graus de liberdade, a solução da Equação

(13) fornece N valores de

que são reais e positivos. Porém, se a matriz

[

]

for singular, a Equação (13) terá um ou mais autos valores infinitos. Por

outro lado, quando

[]

K for singular, a Equação (13) terá um ou mais auto

valores nulos. Associado a cada auto valor existe um auto vetor

{

}

q . Na

análise de vibrações as raízes quadradas dos autos-valores do problema de

auto valor generalizado são chamadas de freqüências do sistema e os autos

vetores são chamados de formas modais reais.

As propriedades de ortogonalidade para as formas modais

normalizadas com relação à massa são:

{}

[]

{}

ijj

δφφ

(14)

{}

[]

{}

ijij

δωφφ

(15)

onde,

{}

denota o i-ésima forma modal normalizada com relação à

massa

com:

≠

Para solucionar o problema de auto valor dado pela Equação (13)

existem diversos métodos numéricos que podem ser divididos em três

grupos: métodos de transformação, métodos de iteração e métodos de busca

de determinante.

Os Métodos de Transformação são empregados quando as matrizes

envolvidas são de pequena ordem. Dentre esses métodos, merecem destaque

o método generalizado de Jacobi, o método da transformação de House-

Holder, o da transformação denominada QR e o denominado LR. É uma

característica desses métodos, o fato de o cálculo envolver todos os auto

valores e auto vetores do problema, sem possibilidade de tratamento

separado.

Os métodos de iteração são métodos ideais para problemas envolvendo

matrizes de ordem elevada, particularmente quando só são requeridos

alguns poucos autos valores e autos vetores do problema. Entre estes, os

métodos de iteração de Sub-espaço e o de Lanczos, são os mais populares.

Os métodos de busca de Determinante caracterizam-se por calcular

inicialmente as raízes da equação de freqüência (polinômio característico). A

avaliação dos coeficientes da equação de freqüência demanda um grande

número de operações numéricas, e, além disto, as raízes da equação de

freqüência se mostram muito sensíveis aos valores dos coeficientes. Assim,

pequenos erros na avaliação destes coeficientes, levam a uma perda

significativa de precisão nos valores das raízes.

Uma excelente apresentação destes três grupos de métodos para

solução do problema de auto valor pode ser encontrada em Bathe (1996),

Humar (1990) e Weaver e Johnston (1987).

3.4.2 Amortecimento Proporcional

Quando se trabalha com amortecimento proporcional, as formas

modais são as mesmas do caso não amortecido e as freqüências naturais

têm valores muito próximos dos valores do caso sem amortecimento. Por

exemplo, para o modelo com amortecimento proporcional à rigidez, ou seja,

[] []

= , pré-multiplicando-se e pós-multiplicando-se a matriz

[]

C pela

matriz

[]

Φ obtém-se:

[]

[

]

[

]

[

]

[

]

=Ω=ΦΦ

ββ

, onde

[

]

c é uma matriz diagonal

que contem os coeficientes de amortecimento dos modos do sistema. O fato

da matriz

[]

c ser diagonal significa que as formas modais do sistema sem

amortecimento são idênticas às formas modais do sistema amortecido. A

mesma conclusão vale para o amortecimento de Rayleigh. O conceito de

amortecimento de Rayleigh pode ser aplicado a qualquer número r de

amortecimentos modais (ξ

) e freqüências naturais (ω

) medidos. Neste caso,

as constantes de proporcionalidade α

(ver Equações (7), (8) e (9)), podem ser

calculadas solucionando o seguinte sistema de equações simultâneas:

⎪

⎭

⎪

⎬

⎫

⎪

⎩

⎪

⎨

⎧

⎪

⎭

⎪

⎬

⎫

⎪

⎩

⎪

⎨

⎧

−

rrrr

ωωωω

MOMMM

323

222

111

(16)

Como mencionado anteriormente, as matrizes de amortecimento

proporcional têm a propriedade de ser diagonalizadas por uma

transformação de coordenadas modais, possibilitando o desacoplamento das

n equações simultâneas de movimento dadas pela Equação (6).

3.4.3 Amortecimento Geral

Se a hipótese de amortecimento proporcional não e válida, por exemplo,

no caso de amortecedores localizados, uma outra abordagem deve ser

seguida para o cálculo dos auto valores e formas modais da estrutura, pois

elas dependerão da matriz de rigidez, da matriz de massa e da matriz de

amortecimento do sistema estrutural. Para determinar as formas modais e

freqüências neste caso pode-se proceder da seguinte forma.

Tomando-se como solução da Equação (6) o expresso na Equação (17), ou

seja:

{} {}

eqV = (17)

e substituindo-se a Equação (17) e suas derivadas na Equação (6),

chega-se em:

[] [][]

(

)

{}

{

}

=++ qMCaMa (18)

A Equação (18) terá solução não trivial para o vetor

{}

, se e só se, o

determinante da matriz coeficiente da Equação (19) for nulo, ou seja:

[] [][]

(

)

0det

=++ KCaMa (19)

Assim sendo, a Equação (18) representa o Problema de Auto Valor

Quadrático, e sua solução fornece 2N auto valores (α) e seus

correspondentes auto vetores

{

}

. O problema pode ser transformado em um

problema de auto valor standard ou em um problema de auto valor

generalizado, permitindo-se assim o uso dos métodos de solução

mencionados na seção 3.4.1, porém, a transformação implica em se dobrar a

ordem das matrizes envolvidas; portanto, aumenta o esforço computacional

da solução.

Para se obter a forma generalizada, primeiro define-se um vetor de

tamanho 2Nx1, que contem as velocidades e deslocamentos desconhecidos,

ou seja:

{}

⎪

⎭

⎪

⎬

⎫

⎪

⎩

⎪

⎨

⎧

•

(20)

As equações de movimento escritas nos termos da forma ampliada

(Equação (20)) ganham as seguintes redações:

[]

{}

[]

{}

0=−

••

VMVM

(21)

[]

{}

[]

{}

[]

{}

0=++

•••

VKVCVM (22)

Combinando-se as Equações (21) e (22) tem-se:

[] [ ]

[][]

[]

[

]

[] [ ]

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

⎪

⎭

⎪

⎬

⎫

⎪

⎩

⎪

⎨

⎧

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−

⎪

⎭

⎪

⎬

⎫

⎪

⎩

⎪

⎨

⎧

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

•

••

(23)

ou ainda:

[]

{}

[]

{}

ηη

BA =

•

(24)

onde:

[]

[] [ ]

[] []

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−−

−

(25)

[]

[][]

[] [ ]

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−

(26)

A Equação (24) é chamada de equação de movimento reduzida, com as

matrizes

[]

A e

[

]

B sendo matrizes simétricas e de ordem 2N, e tem solução

da forma:

{} {}

ev=

(27)

Substituindo-se a Equação (27) na Equação (24) tem-se:

[]

{}

[]

{

}

vAfvB = (28)

que é a equação do problema do auto valor generalizado, e cujos auto vetores

e auto valores são dados pelo vetor

{

}

e pelos valores f. Transformado-se a

Equação (28) na forma standard, chega-se em:

[][] [][]

[] []

{} {}

vfv

KMCM

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−−

(29)

sendo que a Equação (29) representa o problema de auto valor standard com

ordem igual a 2N. Como a matriz apresenta coeficientes reais, os auto

valores devem ser reais ou estar em pares complexo conjugados. Os auto

vetores correspondentes aos auto valores complexos são também complexos,

e aparecem em pares conjugados. Um auto vetor complexo é chamado de

forma modal complexa. Vale assinalar que quase todos os sistemas

estruturais são sub-amortecidos, e, neste caso, todos os auto valores são

complexos e estão em pares conjugados com parte real negativa.

As propriedades de ortogonalidade, como nos casos anteriores, podem

ser escritas como:

{}

[]

{}

vAv (30)

{}

[]

{}

vBv (31)

com

ff ≠ .

3.4.4 Funções de Resposta em Freqüência Analíticas (FRFs)

Supondo-se que o sistema dado pela Equação (6) é excitado por um

conjunto de forças senoidais com freqüência ω, porém, com diferentes

amplitudes e fases, então a equação de movimento fica:

[] [] []

eftuKtuCtuM

−

•••

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

⎭

⎬

⎫

⎩

⎨

⎧

)()()(

(32)

onde, f

é um vetor nx1 que contem as amplitudes da excitação; t é o tempo

e e é a base dos logaritmos naturais. Assumindo que a solução da Equação

(32) vem dada por:

{}

zetu

−

=)( (33)

na qual z é um vetor de deslocamentos de tamanho nx1 contendo

amplitudes complexas independentes do tempo. Substituindo a Equação (33)

na Equação (32) se obtém a seguinte solução:

[]

[

][]

[]

fCiMKz

−

−−=

ωω

(34)

A matriz de receptância é definida como:

[] [ ]

[

][]

[]

−

−−= CiMKR

ωω

(35)

O elemento ij da matriz de receptância representa a resposta do i-ésimo

grau de liberdade, quando uma excitação é aplicada no j-esimo grau de

liberdade. Cada elemento da matriz [R] é função de ω e é chamado de função

de resposta em freqüência (FRF). Consequentemente, a matriz [R] é uma

matriz de FRF. Para fins de detecção de dano, o custo computacional de

obter a matriz [R] a partir da Equação (35) é muito alto, devido a que, para

cada freqüência, no domínio de interesse, uma matriz nxn deve ser invertida.

Utilizando a técnica da decomposição modal e supondo que o amortecimento

é proporcional, pode mostrar-se que o ij elemento da matriz [R] vem dado

por:

jmim

φφ

ωωωξω

∑

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

+−−

(36)

onde, ω

é a m-esima freqüência natural, ξ

é o amortecimento modal do

modo m,

são elementos da matriz de formas modais (da estrutura

sem amortecimento) e n é o número de graus de liberdade. O esforço

computacional para calcular a matriz [R] usando a Equação (36) é

consideravelmente menor do que o empregado com a Equação (35). As

matrizes de acelerância e mobilidade podem ser facilmente calculadas a

partir da matriz de receptância. Como esperado, a matriz [R] é simétrica.

3.4.5 Introdução de Dano no MEF da Estrutura

O método apresentado nesta pesquisa assume que o dano afeta a

rigidez da estrutura, porém, o amortecimento e/ou a massa poderiam

também ser considerados dentro da estratégia proposta. Para introduzir

dano na estrutura é utilizado um parâmetro escalar de dano que afeta as

propriedades de cada elemento finito do modelo ou, de forma alternativa, um

elemento finito fissurado pode ser introduzido no MEF (ver Equação (4)). O

objetivo da avaliação da integridade estrutural é calcular um vetor, que

contem os parâmetros de dano, para todos os elementos da estrutura. A

rigidez do elemento danificado pode ser calculada segundo a seguinte

expressão:

[] []

dan

= nei ,...,1= com ne = número de elementos finitos (37)

onde,

[]

dan

K é a matriz de rigidez do i-ésimo elemento finito danificado da

estrutura,

[]

K é a matriz de rigidez do i-ésimo elemento finito intacto, α

é o i-

ésimo parâmetro de dano correspondente ao i-ésimo elemento finito. Os

valores do parâmetro α

estão contidos no intervalo [0, 1], porém aumentos

de rigidez, produzidos, por exemplo, por reforço, podem ser facilmente

incorporados. Estes valores garantem que a posição do dano identificada é

única e que seu valor (redução e/ou aumento) tenha sentido físico.

Utilizando qualquer dos dois modelos de danificação dentro das Equações (6)

ou (35), dados analíticos de vibração podem ser obtidos.

A implementação das simulações numéricas, para obtenção das

respostas dinâmicas usadas nos exemplos apresentados nos capítulos 7 e 8,

foi realizada na linguagem FORTRAN.

3.5 Uso de Dados Experimentais para Avaliação da

Integridade Estrutural

A informação experimental pode ser usada para avaliar a integridade

das estruturas, assim como, para aprimorar o conhecimento e o

entendimento sobre o seu comportamento. Isso é alcançado mediante a

observação da resposta do sistema ante um conjunto de excitações e

condições de contorno conhecidas. Na atualidade, a análise modal é a

técnica mais usada para realizar testes dinâmicos (EWINS, 1984). Esta

técnica é usada para obter um modelo experimental da estrutura, no qual, é

descrito o comportamento dinâmico através de um conjunto de freqüências

naturais, formas modais e fatores de amortecimento. Esta informação é

obtida mediante testes, que podem ser de vibração forçada, de vibração livre

e de vibração ambiental. Os dois primeiros métodos estão limitados a

estruturas relativamente pequenas. No caso de estruturas como pontes ou

plataformas marítimas, os altos custos e riscos destes ensaios os tornam

inviáveis. Uma alternativa atraente é o uso de vibração ambiental, induzida

pelo tráfego, o vento ou por um abalo sísmico.

A técnica de análise modal usando vibração ambiental tem sido

aplicada com sucesso em diversas estruturas (REN; ZHAO; HARIK, 2004;

ZONG et. al., 2005). Dentre a ampla variedade de métodos reportados para

obter parâmetros modais a partir de vibração ambiental (ver, por exemplo, os

trabalhos de ANDERSEN; BRINCKER; KIRKEGAARD, 1996; JAMES; CARNE;

LAUFFER, 1995), o método da identificação estocástica do subespaço (VAN

OVERSCHEE; De MOOR, 1996) é, talvez um dos mais avançados neste

grupo.

Neste trabalho, se supõe que os dados de vibração são tomados

diretamente da estrutura, sem hipótese nenhuma sobre ela, e por tanto, são

considerados como referência para o MEF. Porém, limitações e erros na

informação experimental podem aparecer. Geralmente, não é possível medir

alguns graus de liberdade (por exemplo, rotações), as medidas realizadas

estão contaminadas com certo nível de ruído e o número de modos

identificado está limitado às baixas freqüências.

3.5.1 Funções Objetivo

Nesta pesquisa, o problema de detecção de dano é definido como um

problema de programação matemática. Nessa abordagem é necessário definir

uma função objetivo (f

obj

) para determinar a diferença (resíduo) entre a

predição numérica e o comportamento real da estrutura. Para fins de

detecção de dano, o resíduo deve ser sensível a pequenas variações locais da

estrutura. Basicamente, uma combinação de freqüências naturais e formas

modais constituem uma função objetivo sensível para detecção de dano.

Para os métodos de detecção de dano é importante expressar o valor

da rigidez do sistema em função das variáveis

(0<

<1) dadas pela

Equação (37) ou dos parâmetros que caracterizam o dano dentro de um

elemento finito da estrutura (ver Equação (4)), que constituem as variáveis

do problema de otimização, e do valor inicial da rigidez dos N componentes

(elementos finitos) que conformam a estrutura.

A matriz de rigidez global da estrutura pode ser expressa como:

[] []

∑

(38)

onde,

[]

é a matriz de rigidez expandida do i-ésimo elemento do sistema.

Supondo que o modelo de elementos finitos é correto (o modelo analítico

inicial é uma boa representação da estrutura original) e que as freqüências

jexp

e formas modais

{

}

exp

, determinadas experimentalmente, estão

disponíveis tem-se, a partir das Equações (13) e (38), que o valor do vetor de

força residual é (MARES; SURACE, 1996):

{}

[]

{}

[]

{}

exp

jjj

MKF

φωφα

−=

∑

(39)

O vetor de força residual

{

}

será nulo caso os dados experimentais

estejam livres de erros sistemáticos e de erros aleatórios de medição e, por

tanto, os valores

serão todos iguais a um (a matriz de rigidez da estrutura

é a matriz verdadeira). Caso contrário, o vetor

{

}

F será diferente de zero e os

parâmetros que minimizam a função objetivo dada pela Equação (40) devem

ser calculados para realizar a identificação do dano.

{} {}

robj

FFf •=

∑

(40)

O somatório entre i e p, na Equação (40), representa o número de

modos usados no cálculo da função objetivo. A Equação (38) garante que a

simetria, a esparcidade e a informação sobre conectividade contida na matriz

de rigidez sejam mantidas dentro do problema de otimização formulado. Por

outro lado, as variáveis

devem estar contidas no intervalo (0,1) para evitar

que ajustes pouco realísticos, como elementos com rigidez negativa,

apareçam durante a análise. Adicionalmente, a Equação (40) emprega só os

modos experimentais e, portanto, não requer do cálculo de correlação com

dados analíticos (por exemplo, do COMAC).

Uma outra expressão para a função objetivo, extraída da área de

identificação de sistemas e utilizada para detecção de dano está definida na

Equação (41) (MOSLEM; NAFASPOUR, 2002):

()

11 1

LC L

obj ij ij

ij i

ϕϕ

== =

⎡⎤

=−+−

⎢⎥

⎣⎦

∑∑ ∑

(41)

onde,

é o j-ésimo elemento do i-ésimo auto vetor determinado

experimentalmente,

é o j-ésimo elemento do i-ésimo auto vetor

determinado analiticamente e

são as i-ésimas freqüências natural

experimental e analítica, respectivamente. L é o número de auto vetores /

auto valores medidos e C é o número de elementos dos auto vetores

medidos. A minimização da função objetivo fornece, por exemplo, os valores

dos parâmetros

que definem a altura e posição da fissura dentro da

estrutura (ver Equação (4)), com p=1,..., N e N é o número de elementos

finitos utilizados. A Equação (41) pode ser escrita da seguinte forma:

),()(

ppobobj

xFAf

= (42)

onde, A={

} e ,

∈ℜ

A vantagem principal desta abordagem é que o conjunto completo de

dados modais não precisa ser medido, já que, o cálculo da função objetivo

envolve só a diferença entre componentes destes vetores.

Uma regra geral para o uso de FRFs em detecção de dano é que os

pontos usados estejam na vizinhança das freqüência naturais, mas não

exatamente sobre elas, já que, as FRFs não são muito acuradas nestes

pontos. Uma função objetivo que pode ser empregada para identificação de

dano e que expressa a divergência entre a FRF medida e a FRF analítica,

supondo que existe uma única excitação, pode ser calculada mediante a

seguinte equação:

()

[]

()

[]

dRRf

obj

∑

∫

Ω−Ω=

(43)

Onde, k é o grau de liberdade onde a resposta é medida, j indica a posição

da excitação,

[]

R )(Ω é a jk-ésima FRF de receptância medida,

[]

R )(Ω é a

jk-ésima FRF analítica (ver Equação (36)), K

é o número total de graus de

liberdade onde as medidas foram realizadas, / / indica magnitude complexa

e ω

definem o intervalo de integração. No caso de múltiplas excitações e

múltiplas respostas medidas, a função objetivo pode ser definida como:

()

[]

()

[]

∑∑

∫

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

Ω−Ω=

obj

dRRf

(44)

onde, j

indica o grau de liberdade onde a excitação é aplicada. As FRFs são

função da rigidez do sistema e, portanto, são também função dos parâmetros

de dano

Por outro lado, o uso de respostas no domínio do tempo permite o

estudo direto das características não lineares como parte do processo de

identificação de dano, já que, estas respostas capturam com maior fidelidade

o comportamento físico do sistema, sob a condição de que os registros

temporais sejam suficientemente longos para caracterizar as diferencias

entre as respostas da estrutura sadia e a danificada. Uma função objetivo

que pode ser usada neste contexto e a proposta por Banks et. al. (1996):

∑∑

−=

jinjieiobj

txtxpf

)()( (45)

Onde, )(

kie

tx e )(

kin

tx são as m respostas experimentais e numéricas,

respectivamente, medidas em um total t de t

tempos discretos e p

são

fatores de peso introduzidos para levar em conta diferenças de amplitude

das respostas perante diferentes excitações. A função objetivo dada pela

Equação (45) tem múltiplos pontos ótimos, o qual faz com que a solução

dependa do ponto inicial de busca, quando empregados métodos baseados

em gradientes. Para simular a presença de ruído nas medições usadas na

definição da função objetivo, pode ser adicionado ruído aleatório

normalmente distribuído.

Finalmente, vale salientar que o sucesso de qualquer procedimento de

identificação de dano depende fortemente da quantidade de informação

disponível sobre a área danificada da estrutura. Devido a que, esta área não

é conhecida a priori, é vantajoso usar a maior quantidade possível de

informação disponível sobre estrutura inteira.

3.6 Análise de Resultados

A hipótese de comportamento linear da estrutura é empregada nesta

pesquisa. Porém, isto não implica de forma alguma que a estrutura não

possa sofrer deformações irreversíveis (danos). Por exemplo, analisando o

histórico de carga de uma conexão estrutural depois de vários ciclos de

carga, pode-se perceber que ela retorna a uma nova posição de equilíbrio, a

qual pertence também à zona elástica e, portanto, o modelo elástico

continua sendo válido. Por outro lado, o fenômeno de escoamento por si só

pode não influenciar a rigidez e as características de vibração de estrutura.

Voltando ao exemplo da conexão, a rigidez do material não muda na nova

posição de equilíbrio e consequentemente, o procedimento de detecção não

conseguira captar sua presença (escoamento). Para que o dano seja

detectável pelos métodos aqui estudados é preciso que exista uma mudança

de secção transversal ou de momento de inércia (por exemplo, causada pela

presença de fissuras). Para algumas estruturas de concreto, submetidas a

carga cíclica, é possível que a nova posição de equilíbrio não seja paralela ao

módulo de elasticidade original e, neste caso, o dano pode ser detectado. Em

ligações rebitadas, também é possível detectar a perda de rigidez da união,

ocasionada pela fluência de um rebite.

Infelizmente, não existe uma única resposta que possa ser medida e

que seja capaz de identificar todos os tipos de dano que venham a acontecer

dentro de uma estrutura. Na atualidade, não existe uma técnica universal

para DD reconhecida pela comunidade cientifica especializada. Confiar

cegamente numa técnica exclusiva para identificar dano é inviável; pelo

contrário, uma combinação das varias técnicas existentes pode fornecer

maior confiabilidade na avaliação da integridade estrutura.

4 Algoritmos Heurísticos para

Detecção de Dano

4.1 Introdução

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 (f

obj

) 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, uma estimativa a priori para começar a busca é quase

impossível, devido a grande quantidade de opções);

-estão adaptados para procurar soluções globais o quase globais.

Adicionalmente, como mostrado por Schutte e Groenwold (2005), o

algoritmo PSO ultrapassa o desempenho do AGs em vários problemas

difíceis de programação não linear, notadamente, em problemas de

otimização sem restrições.

Por outro lado, é um fato conhecido que os algoritmos heurísticos

precisam de um maior número de avaliações da função objetivo, para

encontrar uma solução ótima, quando comparados com as técnicas

baseadas em gradientes e/ou derivadas de segunda ordem. Porém, a

principal desvantagem das técnicas clássicas de programação não linear,

quando aplicadas ao problema DD, é que elas são suscetíveis de convergir

para ótimos locais e, portanto, não podem ser empregadas com sucesso em

problemas não lineares com múltiplos pontos ótimos, como os estudados

neste trabalho. Além desta limitação, os algoritmos clássicos são altamente

sensíveis à presença de ruído nos dados experimentais (HEMEZ et. al.,1995).

Isto se deve ao fato de que os gradientes usados dependem explicitamente

dos vetores modais medidos e/ou da sua expansão (quando utilizados dados

modais), desta forma, qualquer erro de medição ou de modelagem irá

corromper a qualidade dos gradientes. De maneira geral, a mesma conclusão

pode ser feita para qualquer método baseado em sensibilidades (gradientes).

Recentemente, diversas estratégias para evitar a convergência

prematura e melhorar a capacidade de busca dos métodos heurísticos

básicos vêm sendo propostas. Por exemplo, Koh e Liaw (2003), apresentam

uma das primeiras tentativas para melhorar o desempenho numérico de um

sistema de identificação estrutural baseado em Algoritmos Genéticos (AGs)

mediante a combinação do AG com um método de busca local. Outra

possibilidade estudada por Hwang e He (2006), para solucionar problemas

de otimização estrutural e problemas de identificação de sistemas, é a

combinação de operadores do Simualted Annealing (SA) com os AGs com o

intuito de melhorar a convergência do AG. O método se baseia em um

algoritmo genético de parâmetros reais com um operador de crossover novo e

incorpora as vantagens que o SA possui (capacidade de fugir de pontos

locais) melhorando desta forma o desempenho global do método.

Finalmente, o problema DD apresenta três características que tornam

interessante o uso de algoritmos heurísticos para sua solução. A primeira, é

que se trata de um problema que deve ser solucionado em presença de

ruído. A segunda, é que a detecção de dano baseada em modelos é um

problema fortemente não linear, onde podem existir múltiplos pontos ótimos

e pode ser de natureza descontínua (SINHA; FRISWELL; EDWARDS, 2002;

BLAND; KAPANIA, 2004). Por último, a estratégia baseada em heurísticas

não precisa um conjunto completo de medidas, por exemplo, medidas em

todos os graus de liberdade. As anteriores razões dificultam muito o uso de

técnicas clássicas de otimização para resolver o problema DD. A tabela 1

mostra uma comparação entre métodos tradicionais e algoritmos heurísticos

para solução de problemas de detecção de dano.

Tabela 1. Comparação entre algoritmos clássicos e algoritmos heurísticos.

Heurísticos Clássicos

Soluções globais Soluções locais

Não requerem cálculo de derivadas Cálculo de derivadas necessário

Não dependem de ponto inicial Dependem de ponto inicial

Sem restrições: continuidade,

convexidade

Restrições: Continuidade,

convexidade

Pouca sensibilidade a ruídos Sensíveis a ruídos

Maior número de avaliações da

função objetivo

Menor número de avaliações da

função objetivo

Operações lógicas básicas

Programação dependente do

problema

Uso de regras heurísticas Embasamento matemático

Sem versões comerciais; literatura

fragmentada.

Com versões comerciais; livros

publicados.

4.2 Algoritmo Simulated Annealing (SA)

O algoritmo SA se baseia na analogia entre o processo de resfriamento

lento de sólidos e a solução de problemas de otimização de grande porte,

com variáveis contínuas e discretas. Foi proposto por Kirkpatrick, Gelatti e

Vecchi em 1983. O SA tem sido empregado no campo da física e da

cristalografia, para ajustar modelos atômicos de proteínas usando dados

experimentais e informações químicas (BRUNGER, 1991). Uma das

primeiras aplicações do SA, para o posicionamento ótimo de sensores e

atuadores em estruturas espaciais, foi feita por Salama et al. (1990), e sua

aplicação é relativamente recente na disciplina de otimização estrutural,

onde os objetivos principais são obter estruturas com formas, pesos,

resistências ótimas e/ou controlar parâmetros de vibração de diversos

sistemas (GENOVESE; LAMBERTI; PAPPALETTERE, 2005; KINCAID, 1992).

No trabalho apresentado por Bennage e Dhingra (1995), é mostrada a

robustez do SA mediante sua aplicação em problemas de otimização multi-

objetivo para o projeto de treliças com variáveis contínuas e discretas.

Embora nas áreas anteriores o algoritmo SA tenha sido usado com

freqüência, poucos trabalhos têm sido publicados aplicando esta

metodologia na área de dinâmica de estruturas, nos campos de ajuste de

modelos e detecção de dano (ZIAEI-RAD, 2005; BEGAMBRE; LAIER, 2006;

ZHOU; KIM; YANG, 2005; BEGAMBRE; LAIER, 2005). Uma contribuição

deste trabalho é testar o algoritmo Simulated Annealing em problemas de

detecção de dano. Para este fim, a variante do SA apresentada por Corana

et. al. (1987), é avaliada em diversas funções teste e em casos de detecção de

dano simulados.

O processo de annealing (recozimento) consiste em aquecer uma

substancia até que ela alcança um determinado nível de energia e,

seguidamente, reduzir de forma lenta sua temperatura. Mediante este

procedimento, se permite à substancia atingir o equilíbrio térmico em cada

temperatura. Eventualmente, a temperatura decresce até que o material

“congela”. Se a temperatura é diminuída de forma suficientemente lenta o

processo de annealing sempre atinge o estado de mínima energia a partir de

um número quase infinito de estados iniciais possíveis. O annealing é um

processo natural de otimização e sua simulação na área de matemática

aplicada é conhecida como Simulated Annealing.

O SA é, basicamente, um procedimento de busca aleatória de pontos

ótimos globais, que permite movimentos para fugir de pontos ótimos locais.

Estes movimentos de fuga são controlados através do conhecido critério de

Metropolis (METROPOLIS et. al., 1953). As vantagens que tornam atraente o

SA para a solução de problemas inversos são sua não dependência do

cálculo de gradiente da função objetivo e sua capacidade de fugir de pontos

ótimos locais. O procedimento geral, para otimizar uma função empregando

o SA, envolve a definição de uma função objetivo, a proposta de um

mecanismo para gerar variações na configuração atual, o estabelecimento de

um programa de esfriamento e, finalmente, a fixação de um critério de

parada. Estes passos fundamentais são descritos em detalhe nas seguintes

seções.

4.2.1 Função Objetivo

A expressão para a função objetivo utilizada para detecção de dano

mediante o SA pode ser uma das dadas pelas Equações (40) a (45). O

problema agora, pode ser formulado da seguinte maneira: achar

A que

satisfaça a Equação (46):

{

}

otobj

AAFAf ℜ∈= /)(min)( (46)

onde, o estado do sistema é definido pelo vetor de configuração atual A

(parâmetros de dano).

4.2.2 Estruturas de Vizinhança

Para definir um mecanismo gerador de variações aleatórias para a

configuração atual é necessário estabelecer uma estrutura de vizinhança.

Este mecanismo é uma forma de perturbar A para obter novas configurações

A. Entre os tipos de vizinhança sugeridos na literatura se podem mencionar

o ajuste unidirecional aleatório (CORANA et. al., 1987), o ajuste de raio fixo,

o ajuste normal e o ajuste de Cauchy. Os três últimos precisam da definição

de um parâmetro extra para determinar o ponto vizinho (o raio, no caso do

ajuste de raio fixo e as variâncias, para o ajuste normal e de Cauchy). Por

este motivo, o mecanismo de transição de ajuste unidirecional aleatório foi

empregado neste trabalho. Esta estrutura de vizinhança funciona como

descrito a seguir.

A avaliação da função f

obj

é feita no ponto inicial

A e seu valor f

obj

(

A ) é

guardado. Um novo ponto

A é determinado mediante uma variação

aleatória introduzida no elemento

do vetor A

iii

ηλαα

⋅+= (47)

na Equação (47),

é um número aleatório no intervalo (-1,1),

representa

um elemento do vetor

, que é o comprimento do passo para o vetor

A e

são elementos de

A e

A , respectivamente. Seguidamente, o valor da

função f

obj

(

A ) é calculado. Se f

obj

(

A ) < f

obj

(

A ),

A é aceite e

A é

substituído por

A , portanto, o algoritmo “desce” (se aproxima do mínimo).

Se f

obj

(

A ) > f

obj

(

A ), a probabilidade de

A ser aceito vem dada pelo critério

de Metropolis:

[]

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛

−

obj

eAP (48)

na Equação (48),

()

(

)

obj obj k obj j

fA fAΔ= − e T é o parâmetro de “temperatura”,

que é o análogo da temperatura no processo físico de annealing

(recozimento). Na prática, o valor P

é comparado com P, que é um número

randômico no intervalo (0,1). Se P

> P, o novo ponto é aceito e

A é

substituído por

A e o algoritmo “Sobe” (se afasta do mínimo), caso

contrário,

A é rejeitado. O algoritmo SA começa numa temperatura “alta” T

e uma seqüência de pontos

A é gerada até atingir o equilíbrio, isto é, se

obtém uma seqüência de pontos

A , cujo valor médio de

obj

atinge um valor

estável à medida que j aumenta. O melhor ponto alcançado (mínimo nesta

temperatura) é guardado como A

4.2.3 Programa de Esfriamento

Neste estágio do processo, o parâmetro de controle T é diminuído de

acordo com uma regra de decremento, conhecida como programa de

esfriamento, que obedece à relação:

TT ⋅=

(49)

onde,

é uma constante real cujo valor está no intervalo (0,1). Com o valor

de T reduzido segundo a Equação (49), uma nova seqüência de pontos é

gerada a partir de A

, até que o novo equilíbrio seja atingido e o processo

continua até o critério de parada ser satisfeito. É importante ressaltar que,

para finalizar o programa de esfriamento, o algoritmo precisa ter realizado

um número predeterminado de iterações na mesma temperatura. Corana et.

al. (1987) recomendam escolher o valor máximo entre 100 e 5N, onde N é o

número de variáveis do problema estudado.

O valor de temperatura inicial depende da função que vai ser

otimizada e da definição da vizinhança empregada no algoritmo. Um critério

usado para definir este parâmetro é a taxa de aceitação, definida como o

número inicial de avaliações da função objetivo aceitas (movimento de

descida / subida) sobre o número total de avaliações realizadas (número

total de movimentos). Na prática, um valor de temperatura inicial deve ser

tal que o valor da taxa de aceitação fique entre 0.5 e 0.9. Se o valor da taxa

for maior que 0.9, uma percentagem significativa de avaliações é gasta num

estado “derretido”, desperdiçando esforço computacional numa procura

equivalente a uma busca aleatória. Se a taxa de aceitação for menor que 0.5,

a probabilidade do algoritmo ficar preso num ótimo local aumenta.

4.2.4 Critério de Parada

O algoritmo termina para um valor de T pequeno, para o qual,

nenhuma melhora no valor de f

obj

, possa ser esperada. Na prática, o critério

de parada pode ser definido mediante um valor de tolerância da seguinte

forma: se a diferença entre valores finais da função objetivo das p últimas

temperaturas e o valor atual da função for menor que o valor da tolerância, o

algoritmo termina. A listagem do programa SA em FORTRAN empregado

neste estudo é apresentada no Apêndice A. A Figura 4 apresenta o

fluxograma básico do SA.

Figura 4. Diagrama de fluxo SA básico.

Da anterior exposição, fica claro que, grandes diferenças no valor da

função e/ou baixas temperaturas diminuem a probabilidade de um

movimento de “subida” do algoritmo. Por outro lado, a variação do passo

feita segundo o proposto em Corana et. al. (1987), de tal forma que, a relação

entre o número de movimentos de subida/descida aceitos e o total de

movimentos realizados, permaneça próxima de 0.5, e, de esta maneira,

manter um bom seguimento do valor da função estudada. Finalmente, a

estratégia de realizar uma busca unidirecional aleatória tem melhores

chances de manter a direção favorável de busca nas iterações seguintes e de

se aproximar do ponto ótimo de forma sistemática. A perturbação

simultânea, além de não manter a direção favorável de busca, também não

fornece informação sobre o efeito de cada variável na violação de restrições

em problema com restrições.

4.3 Algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO)

O algoritmo PSO foi proposto por Kennedy e Eberhart em 1995 e está

baseado na simulação de um modelo de interação social simplificado. Sabe-

se que compartilhar informação no ambiente social oferece aos membros do

grupo uma vantagem evolutiva. Esta observação é fundamental para o

desenvolvimento do PSO.

O PSO é membro da ampla categoria de métodos conhecidos como

Swarm Intelligence, utilizados para resolver problemas de programação não

linear. Desde sua introdução, muitas aplicações em otimização estrutural e

multidisciplinar tem sido publicadas. Uma revisão das aplicações do PSO,

para solucionar problemas de otimização na área de sistemas elétricos, é

apresentada em Alrashidi e El-Hawary (2006). Outras aplicações para o

projeto térmico ótimo de prédios podem ser encontradas em Wetter e Wright

(2004). Aplicações adicionais para otimização estrutural (forma e peso) são

apresentadas em Venter e Sobieszczanski-Sobieski (2003), Schutte e

Groenwold (2003) e Fourie e Groenwold (2002).

Por outro lado, nenhum estudo sobre aplicações e modificações do PSO

para detecção de dano tem sido reportado. Desta forma, esta pesquisa

representa a primeira tentativa de avaliar o desempenho numérico do

algoritmo, assim como, de melhorar seu comportamento, em problemas de

identificação de dano, mediante a estratégia híbrida desenvolvida.

No PSO existem vários parâmetros explícitos cujos valores afetam a

maneira na qual o algoritmo faz a busca no espaço do problema (KENNEDY,

1997; ALRASHIDI; EL-HAWARY, 2006; VENTER; SOBIESZCZANSKI-

SOBIESKI, 2003; SCHUTTE; GROENWOLD, 2003; FOURIE; GROENWOLD,

2002). Estes parâmetros heurísticos controlam as propriedades de

convergência do PSO, portanto, mediante a correta seleção destas

constantes, o desempenho do algoritmo pode ser melhorado, como explicado

nas seguintes seções.

4.3.1 Mecanismo e Parâmetros Básicos do PSO

Neste trabalho, é implementada a versão global assíncrona do PSO com

redução de inércia linear (SCHUTTE; GROENWOLD, 2003). O algoritmo

básico parte da hipótese de que cada partícula (solução candidata) da

população (swarm ou conjunto de N partículas) voa sobre o espaço de busca,

procurando por regiões promissoras da paisagem (por exemplo, em um

problema de maximização), regiões que possuam valores da função objetivo

maiores que outros, descobertos previamente. Neste contexto, a posição de

cada partícula é ajustada, utilizando a informação social compartilhada

pelos membros do enxame (swarm), e cada partícula tenta mudar sua

posição a um ponto onde, ela e o enxame, tinham um valor maior da função

objetivo em iterações previas.

As partículas são manipuladas de acordo com as seguintes equações

vetoriais (SHI; EBERHART, 1998):

vpp

11 ++

+= (50)

(

)

(

)

pbrandCpbrandCvv −+−+=

+ 22111

(51)

onde, k indica um incremento pseudo-temporal unitário,

p representa a

posição de cada partícula i (soluções candidatas) no tempo (iteração) k,

é a posição da particular i no tempo k+1,

representa a melhor posição

alcançada pela particular i no tempo k (melhor posição individual),

b é a

melhor posição no enxame no tempo k (melhor posição atingida pela

partícula usada para guiar as outras partículas no enxame),

v é a

velocidade da partícula i no tempo k e

é a velocidade ajustada da

partícula i no tempo k+1. Todos os vetores nas Equações (50) e (51), são de

dimensão mx1, onde m é o número de parâmetros otimizados, rand1 e rand2

são números aleatórios independentes (com probabilidade uniforme) entre 0

e 1. Os parâmetros C

e C

controlam o fluxo de informação entre o enxame

atual. Se C

> C

, então a partícula põe mais confiança no enxame, de outra

forma, a partícula põe mais confiança nela mesma. Devido a que cada

partícula possui uma velocidade, o comportamento do PSO é direcional, isto

é, a partícula é acelerada estocasticamente na direção da melhor posição

global da população e também é acelerada estocasticamente na direção de

sua anterior melhor posição. C

e C

são conhecidos como os parâmetros

cognitivo e social, respectivamente. ω é o fator de inércia (ou fator de

amortecimento) que controla o impacto da velocidade previa da partícula

sobre sua velocidade atual (SHI; EBERHART, 1998). O fator de inércia no

PSO lembra o parâmetro de temperatura T no algoritmo Simulated

Annealing. Um fator de inércia alto facilita uma exploração global do espaço

de busca, enquanto que um valor pequeno deste parâmetro possibilita uma

busca local (ajuste fino), portanto, a apropriada seleção do fator de

amortecimento fornece um balance entre a capacidade de busca local e de

busca global do algoritmo e permitirá um número menor de iterações (em

media) para identificar o ponto ótimo global. A Equação (51) possibilita

transições aleatórias nas posições das partículas, permitindo que o algoritmo

escape dos pontos ótimos locais.

O algoritmo PSO funciona mediante a modificação da distância que cada

partícula percorre em cada direção (Equação (50)). Para controlar o passo do

algoritmo (

) e para prevenir o fenômeno de explosão (TAYAL, 2003), um

valor de velocidade máxima Vmax = (pUB-pLB0) / H (com H = 5) foi

empregado nesta pesquisa. Vale a pena salientar que todas as posições das

partículas

p devem ser limitadas por seus valores máximo (pUP) e mínimo

(pLB) permitidos.

A literatura propõe usar 0 < ω < 1.4, C

= C

= 2 com C

+ C

≤ 4 e 5 < H

< 10 para manter um equilíbrio entre a capacidade de busca global e local do

algoritmo (PARSOPOULOS; VRAHATIS, 2002; KENNEDY; EBERHART, 1995;

KENNEDY, 1997; ALRASHIDI; EL-HAWARY, 2006; TAYAL, 2003). Como

sabido, os três parâmetros ω, C

e C

, são dependentes do problema

estudado (VENTER; SOBIESZCZANSKI-SOBIESKI, 2003; SCHUTTE;

GROENWOLD, 2003). Devido a este fato, inclusive usuários experientes do

PSO devem realizar testes exaustivos para encontrar o melhor conjunto de

parâmetros para o PSO e usuários menos experientes podem fornecer

valores inadequados causando a falha do algoritmo.

4.3.2 Topologias de Vizinhança

No PSO, as partículas são influenciadas pelo sucesso de qualquer outra

partícula com a qual elas estão conectadas. Essa vizinhança, não é

constituída necessariamente por partículas que estão próximas umas das

outras (em termos do valor das variáveis), mas de partículas que estão

próximas em função da topologia de vizinhança que define a estrutura social

do enxame. Neste sentido, a vizinhança determina o conjunto de partículas

que contribuem para o cálculo do

b de uma partícula dada.

Dependendo da vizinhança utilizada, o PSO pode ter duas versões. Se

b , na Equação (51), for a melhor partícula do enxame (a melhor posição de

toda a população), tem-se a versão global do PSO, ilustrada na Figura 5 e

chamada de topologia totalmente conectada. Por outro lado, a versão local se

obtém substituindo

b pela melhor posição dentro de um número de

partículas p (p< N, onde N e o número total de partículas da população)

vizinhas da partícula

. Existem varias opções para definir uma vizinhança

local, as mais usadas são descritas a seguir.

Vizinhança Local: Nesta topologia, cada partícula é afetada pela melhor

partícula de suas p vizinhas imediatas. Geralmente, o valor p = 2 é usado,

dando origem à topologia conhecida como anel, mostrada na Figura 5. Neste

caso,

= melhor vizinha imediata, na Equação (51).

Vizinhança Focal: uma partícula esta conectada com todas as outras e

elas estão conectadas unicamente com a primeira (chamada de partícula

focal) como ilustrado na Figura 5. Neste caso,

b = partícula foco, na equação

(51).

Figura 5. Topologias de vizinhança no PSO. a) totalmente conectada. b) local e

c) focal.

A topologia de vizinhança tem influencia na taxa de convergência do

PSO, já que, determina quanto tempo empregaram as partículas para

localizar a melhor posição no espaço de busca. Por exemplo, na versão

global, todas as partículas estão conectadas e recebem informação sobre a

melhor solução ao mesmo tempo. Desta forma, usando esta estrutura de

vizinhança global, o enxame tende a convergir com maior rapidez que

quando são usadas topologias locais o de estrela, devido a que, no último

caso, a informação sobre a melhor posição demora mais em ser transmitida.

Porém, pela mesma razão, a versão global é mais suscetível de convergir de

forma prematura para um mínimo local.

4.3.3 Critérios de Parada

Um critério de parada robusto é importante para qualquer algoritmo de

otimização para evitar avaliações de função objetivo adicionais depois que

uma solução ótima foi encontrada. Idealmente, o critério de parada

empregado não deve ter nenhum parâmetro relacionado com o problema. O

critério de convergência considerado neste trabalho é básico. A máxima

variação na função objetivo foi monitorada para um número específico de

iterações consecutivas. Se a variação máxima da função objetivo foi menor

que uma variação predefinida, se assume a convergência do algoritmo.

A listagem do programa PSO em FORTRAN utilizado neste estudo é

apresentada no Apêndice B e o pseudo código na Figura 6.

Figura 6. Pseudocódigo do PSO

4.4 Algoritmos Genéticos (AGs)

OS Algoritmos Genéticos podem ser vistos como um processo

evolucionário de otimização onde uma população de soluções evolui através

de uma seqüência de gerações. Durante cada geração, o valor da função

objetivo (fitness) é calculado, e as soluções são selecionadas segundo este

valor. A probabilidade de sobrevivência de uma solução é proporcional a seu

valor de fitness. Este processo se baseia no principio de sobrevivência do

mais adaptado. As soluções obtidas são recombinadas, através dos

processos de mutação e cruzamento, abordados na seguinte seção.

4.4.1 Operadores e Parâmetros Básicos dos AGs

Um algoritmo genético simples emprega três operadores básicos:

reprodução, cruzamento e mutação. A reprodução é um processo no qual os

indivíduos (soluções) são copiados de acordo com seu valor da função

objetivo. O cruzamento requer da união de pelo menos dois indivíduos

selecionados de forma aleatória. A informação destes indivíduos é

parcialmente compartilhada de acordo com um ponto de cruzamento

selecionado de forma randômica. O cruzamento se aplica para transmitir

informação importante dos pais para os filhos e é aplicado com certa

probabilidade. A mutação é uma alteração ocasional do valor de uma

variável (individuo) e ajuda ao algoritmo a fugir de pontos ótimos locais.

Os efeitos do cruzamento, geralmente variam durante uma rodada. No

começo, a população é aleatória de maneira que o cruzamento tem efeitos

significativos, deslocando indivíduos grandes distancia no espaço de busca.

No final da rodada, a população convergiu, isso significa que os indivíduos

têm valores similares (fitness) e por esta razão, o cruzamento tem um efeito

relativamente pequeno. Adicionalmente, a probabilidade de cruzamento é,

algumas vezes, modificada durante a rodada, começando com valores altos e

terminando com valores muito pequenos, se acrescentado de esta forma, um

grau mais de complexidade.

O efeito da mutação tende a ser oposto ao do cruzamento. Na fase

inicial a mutação tem menos influencia sobre a população e esta aumenta

nas etapas finais. Isto se deve a que, a população inicial é aleatória, fazendo

com que qualquer variação inicial nos indivíduos não cause uma mudança

tão dramática. Já no final da rodada, quando a população tem convergido,

as variações podem ser significativas. Se a probabilidade de mutação muda

durante uma rodada, é comum começar com um valor pequeno e aumenta-

lo perto do final.

A função da seleção, no algoritmo genético, é garantir a sobrevivência

do mais adaptado, um conceito central dos algoritmos evolucionários. A

seleção pode ser implementada de varias formas, incluindo mecanismos

como o torneio e a roleta. Na roleta a probabilidade de seleção é proporcional

ao valor da função objetivo (fitness) do individuo. No torneio são escolhidos

aleatoriamente dois indivíduos da população e aquele com melhor fitness é

selecionado.

Da exposição anterior, fica evidente que os valores dos parâmetros de

mutação (probabilidade de mutação (Pm)), cruzamento (probabilidade de

cruzamento (Pc)) e seleção (estratégia de seleção dos pais) influenciam

fortemente o desempenho global do algoritmo. Adicionalmente, existem

outras constantes que o usuário deve definir antes de utilizar com sucesso

um algoritmo genético. Esses parâmetros são listados a seguir

-tamanho da população;

-a distribuição de probabilidade para gerar a população inicial;

-número máximo de iterações (Ni).

A Figura 7 apresenta o fluxograma de um algoritmo genético básico.

Figura 7. Fluxograma algoritmo genético básico.

4.4.2 Critérios de Parada

O algoritmo genético pára quando o valor da função objetivo, de pelo

menos um individuo da população, atinge um valor de tolerância predefinido

ou quando o número máximo de gerações (iterações) estabelecido é

alcançado.

5 O novo algoritmo híbrido:

PSOS (PSO-Simplex)

5.1 Introdução

De forma geral, a literatura clássica sobre otimização aborda algoritmos

para calcular soluções de problemas de otimização com restrições. A maior

parte dos métodos tradicionais para PNL consiste de estratégias de busca

local, que tem a séria desvantagem de convergirem para pontos ótimos

locais. Técnicas como a família de métodos de Newton-Gauss utiliza

gradientes e/ou hessianas para determinar o mínimo de funções quadráticas

num passo só. Estes procedimentos são efetivos quando a informação sobre

derivadas está disponível, o qual não é comum na maioria das situações

reais.

Para contornar os anteriores problemas, diversos algoritmos baseados

em heurísticas vêm sendo empregados com sucesso. Neste contexto, é

necessário fazer algumas definições. O termo Algoritmo Exato (ou Clássico)

se refere a um procedimento que calcula, de forma demonstrável num tempo

determinado, uma solução ótima (por exemplo, as técnicas de programação

dinâmica). Um algoritmo heurístico (o simplesmente, uma heurística) é

um algoritmo que não tem garantia de encontrar uma solução ótima, porém,

tem a capacidade de encontrar soluções quase ótimas ou ótimas de forma

rápida quando comparadas com uma busca exaustiva. A heurística pode ser

construtiva (produzir uma única solução) ou pode ser uma busca local

(começar de uma ou mais soluções aleatórias e procurar, de forma iterativa,

soluções na vizinhança dos pontos iniciais) ou uma combinação das duas

anteriores. O novo PSOS pode ser classificado como um algoritmo

heurístico construtivo.

A aplicação direta de um método heurístico (por exemplo, os AGs, o

PSO ou o SA) para a solução do problema DD não necessariamente

funciona, particularmente com relação à precisão, à estabilidade e ao custo

computacional requeridos para obter uma solução ótima. Adicionalmente,

um dos pontos críticos no uso destes métodos é a seleção de um grande

número de parâmetros que controla seu desempenho (PARSOPOULOS;

VRAHATIS, 2002; SU et.al., 2005; MOITA et.al., 2006). Por estes motivos, a

busca por algoritmos autoconfigurados se faz necessária.

5.2 Algoritmos Autoconfigurados

A implementação de um algoritmo heurístico é definida não só pela

forma de representação do problema, da estrutura de dados, mas também

por uma configuração, isto é, certo conjunto de valores dos parâmetros do

algoritmo, como por exemplo, o fator de amortecimento e as constantes C

no PSO, a taxa de esfriamento e a temperatura inicial no SA ou a taxa de

mutação e de cruzamento no AG, que devem ser definidos de forma completa

para conseguir rodar com sucesso o código computacional. Infelizmente, a

definição desses parâmetros é feita, na maior parte da literatura, depois de

cuidadosos e dispendiosos ajustes. Como resultado, o melhor desempenho

do algoritmo tem significado só com relação à configuração particular

considerada para os problemas estudados, impossibilitando-se assim sua

aplicação automática e independente, em outros tipos de problemas. Neste

contexto, um dos objetivos do algoritmo híbrido, proposto nesta pesquisa, é

incorporar uma estratégia de busca de uma configuração ótima ou quase

ótima para o PSO, através do método Simplex não linear (NELDER; MEAD,

1965), que o torne independente do tipo de problema estudado. Este

algoritmo é chamado aqui de autoconfigurado. O algoritmo Simplex é

introduzido na seguinte seção com a finalidade de facilitar o entendimento

do PSOS, apresentado na parte final do capítulo.

5.3. O Algoritmo Nelder - Mead (N-M)

O Simplex é um método de busca direta muito empregado na área de

programação não linear. Neste trabalho, foi utilizada a versão original do

popular algoritmo Simplex (NELDER; MEAD, 1965), onde n+ 1 pontos (esses

pontos pertencem a R

) são utilizados para construir o Simplex inicial. A

seguir se descreve uma iteração típica do algoritmo.

Em cada iteração, o pior ponto (X

) no Simplex é achado ordenando

seus vértices da seguinte forma: X

, X

,…,X

, X

n+1

, de maneira que f(X

) < f(X

)

< … < f(X

) < f(X

n+1

). Em um problema de minimização, X

é o melhor ponto,

n+1

é o pior ponto, X

é o segundo pior ponto e assim por diante.

Primeiramente, o centróide (X

) de todos, menos o pior ponto, é calculado.

Seguidamente, o pior ponto do Simplex é refletido (ver Equação (52)) com

relação ao centróide e o novo ponto (X

) é determinado. Se f(X

) ≤ f(X

) < f(X

e se as restrições não são violadas neste ponto, se considera que a reflexão

levou o Simplex a uma melhor região no espaço de busca, o pior ponto X

n+1

substituído por X

e a iteração acaba.

Por outro lado, se f(X

) < f(X

), um ponto de expansão (X

) (Equação (53))

ao longo da direção desde o centróide até o ponto refletido é calculado. Se

f(X

) < f(X

), X

é aceito (X

n+1

= X

) e a interação acaba. Se f(X

) ≥ f(X

), então X

é aceito (X

n+1

= X

) e a iteração termina. Se f(X

) ≥ f(X

), existem duas

possibilidades nas quais a contração na direção do centróide é feita:

primeira, se f(X

) ≥ f(X

n+1

) e segunda, se f(X

) ≤ f(X

) < f(X

n+1

). Para a primeira

possibilidade, o ponto de contração é calculado usando a Equação (54). Se

f(X

cont1

) < f(X

n+1

), X

cont1

é aceito (X

n+1

= X

cont1

) e a iteração finaliza, do contrário

uma redução é realizada (ver Equação (56)). Para a segunda opção, o ponto

de contração é calculado usando a Equação (55). Se f(X

cont2

) ≤ f(X

), X

cont2

aceito (X

n+1

= X

cont2

), e a iteração termina, de outra forma uma redução é

realizada. Quando uma redução acontece, a função é avaliada nos n novos

pontos P

dados pela Equação (56). Esses pontos (X

, P

,…, P

n+1

) são os novos

vértices do simplex na seguinte iteração. O procedimento se repete até que o

seguinte critério de convergência é satisfeito: se o desvio padrão dos valores

da função nos n+1 pontos atuais é menor que uma tolerância dada, o

algoritmo para.

(

)

−+=

nccr

XXXX

(52)

(

)

crce

XXXX −+=

(53)

()

11 +

−−=

ncccont

XXXX

(54)

()

crccont

XXXX −+=

(55)

()

XXXP

−+=

, i = 2,…,n+1. (56)

A Figura 8 ilustra três iterações típicas do Simplex na função de

Himmelblau em duas dimensões. Através de sucessivas aplicações das

Equações (52) a (56) o método converge para o ponto ótimo global.

Figura 8. Dinâmica do método Simplex.

(http://allrss.com/wikipedia.php?title=Image:Nelder_Mead2.gif).

5.4 O Algoritmo PSOS

A nova estratégia que se propõe neste trabalho, para controlar a seleção

adequada das constantes heurísticas que governam o comportamento do

PSO, se baseia no uso do método Simplex (NELDER; MEAD, 1965). Apesar

das conhecidas falhas e ineficiências do algoritmo Simplex (LAGARIAS et. al.,

1998) ele é usado aqui para escolher os parâmetros heurísticos do PSO e,

desta forma, fazer com que o PSO se torne independente desses valores,

como explicado a seguir.

5.4.1 Heurística do PSOS

A idéia central do método é que o algoritmo Simplex selecione os valores

dos parâmetros N, w, C

e C

contidos no espaço de parâmetros (ver Figura

9) e, assim, procure uma configuração ótima ou quase ótima para o PSO.

Dentro desta heurística, cada vértice do Simplex fica definido pelas

coordenadas (N, w, C

, C

). Nesta situação, o PSO toma os valores dos

parâmetros heurísticos determinados pelo Simplex e avalia a função objetivo

do problema (ver Figura 9). Consequentemente, cada ponto do Simplex, e

qualquer reflexão, contração, expansão e redução (ver seção 5.3), é avaliada

com um enxame independente, caracterizado pelo vetor X

, w

, C

)

i=1,…, n+1, onde, n é o número de parâmetros do PSO e N

é um número

inteiro, que representa o tamanho do enxame. A variável N

(tamanho do

enxame) foi incluída com a finalidade de estimar seu valor ótimo. Este

procedimento melhora a capacidade de busca do algoritmo híbrido e o torna

independente dos parâmetros heurísticos, devido a que realiza uma busca,

dirigida por parâmetros quase ótimos, de forma automática.

Figura 9. Heurística do PSOS. a) Funcionamento global. b) Iteração inicial

(Simplex em duas dimensões) e c) Iteração final após uma reflexão.

O pseudocódigo para o PSOS desenvolvido para esta pesquisa é

apresentado a seguir.

Iniciar o algoritmo PSOS.

Definir ponto inicial X

: N

←a, w

←b, C

←c C

←d (a, b, c, d

tentativa inicial) do Simplex

Gerar aleatoriamente n+1 vertices do Simplex (X

) i = 2,…, n+1

Call PSO (X, f(X)) para avaliar a função objetivo em: X

, …X

n+1

j = 0

WHILE (j < termination criterion1)

Ordenar os vertices X

, …, X

n+1

de forma que: f(X

) <, …, < f(X

n+1

Refletir o pior ponto: calcular X

(Equação (52))

Call PSO (X, f(X)) para avaliar f(X

)

IF f(X

) ≤ f(X

) < f(X

)

n+1

= X

ELSE

IF f(X

) < f(X

)

calcular um ponto de expansão X

(Equação (53)).

Call PSO (X, f(X)) para calcular f(X

)

If f(X

) < f(X

)

n+1

= X

)

else

n+1

= X

)

End if

ELSE

If f(X

) ≥ f(X

)

If f(X

) ≤ f(X

) < f(X

n+1

) Î avaliar X

cont2

(Equação (55))

Call PSO (X, f(X)) para avaliar f(X

cont2

)

If f(X

cont2

) ≤ f(X

)

n+1

= X

cont2

)

Else realizar redução (Equação (56)).

End if

Else

If f(X

) ≥ f(X

n+1

)

Avaliar X

cont1

(Equação (54).

Call PSO (X, f(X)) para calcular f(X

cont1

)

If f(X

cont1

) < f(X

n+1

)

n+1

= X

cont1

)

Else realizar redução (Equação (56)).

End if

Else

n+1

= X

)

End If

End if

Else

n+1

= X

)

End if

END IF

If convergence criterion1 é satisfeito Î End Simplex.

Else j=j+1.

End if

END

SUBROUTINE PSO (X, f(X))

k=0

Iniciar PSO:

Iniciar aleatoriamente N partículas

Iniciar aleatoriamente as velocidades iniciais

Avaliar a função objetivo f

obj

(

) para cada partícula

Calcular

(como descrito anteriormente)

While (k < termination criterion2)

Calcular nova velocidade

usando vector X (Equação (51))

If (

>Vmax or

< -Vmax) then fazer

=Vmax ou

=-Vmax

End if

Calcular nova posição

(Equação (50))

If (pLB>

>pUB) then fazer

=pLB ou

=pUB

End if

Avaliar a função objetivo = f

obj

(

) para cada partícula

Atualizar

If convergence criterion2 é satisfeito then f(X) = f

obj

(

) Î end

PSO.

Else k=k+1

w = w*0.98

End if

END

O fluxograma do PSO é apresentado na Figura 10.

Figura 10. Fluxograma do algoritmo PSOS

Experimentos paralelos tentando combinar o PSO e o SA, de forma tal

que o PSO controlasse a seleção dos parâmetros do SA e vice-versa,

forneceram resultados pouco promissores, devido ao alto custo em termos de

número de avaliações da função objetivo e a sua falta de estabilidade. Por

esta razão a pesquisa nesse sentido foi abandonada.

5.4.2 Critérios de Parada do PSOS

No algoritmo descrito acima, a redução linear de inércia foi usada

dentro da sub-rotina PSO. O controle do limite de velocidade está

implicitamente incluído no algoritmo (Vmax). O máximo número de iterações

permitido para o PSO (termination criterion2) foi de 80 e de 100 (termination

criterion1), para o Simplex. Para a sub-rotina PSO, os últimos dez valores da

função foram monitorados. Quando seu desvio padrão foi menor que 1E-6

(stopping criterion2), a convergência foi assumida e o novo ponto foi enviado

para o Simplex e uma nova iteração do Simplex começou. A tolerância

permitida para o laço do Simplex foi 1E-6. Os coeficientes utilizados para o

método Nelder-Mead foram σ =0.5, γ = 0.5, χ =2, ρ = 1 (caso padrão).

5.5 Análise de Convergência

As bases teóricas para análises de convergência dos algoritmos

heurísticos ainda são fracas em comparação com os resultados

experimentais; em outras palavras, sabe-se que eles funcionam, porém, não

se sabe exatamente porque.

Felizmente, alguns resultados teóricos sobre convergência têm sido

reportados. Por exemplo, para o SA, Laarhoven e Aarts (1987), produziram o

primeiro resultado teórico sobre sua convergência. Locatelli (2000), provou a

convergência do SA no caso de problemas de otimização com variáveis

contínuas. Com relação ao PSO, recentemente Kadirkamanathan, Selvarajah

e Fleming (2006), publicaram resultados sobre sua convergência e

estabilidade.

Nesta pesquisa, é apresentada evidencia experimental sobre a

convergência e estabilidade do algoritmo PSOS. Espera-se que uma

explicação teórica destas propriedades siga o caminho aberto por

Kadirkamanathan, Selvarajah e Fleming (2006).

O grande número de publicações na área de heurísticas vem

apresentado um aumento estável, quase exponencial, isto mostra que os

pesquisadores continuam tentando projetar melhores algoritmos para ser

usados em problemas práticos. Talvez, o sucesso experimental das técnicas

desenvolvidas tenha feito com que as análises teóricas passem a segundo

plano.

Avaliação Experimental dos

Algoritmos

6.1 Introdução

O potencial e as limitações do algoritmo apresentado neste estudo são

demonstrados mediante sua aplicação em funções teste (exemplos

matemáticos de otimização) que tem aparecido recentemente na literatura

especializada. A efetividade do PSOS foi avaliada mediante comparação com

o algoritmo SA proposto por Corana (1987), com um Algoritmo Genético

desenvolvido por Goldberg, (1989) e com o PSO.

6.2 Critérios de Avaliação dos Algoritmos: Precisão,

Estabilidade, Robustez, Custo Computacional e

Confiança

Levando-se em conta que os algoritmos estudados neste trabalho são

de natureza estocástica, os critérios para avaliar seu desempenho são

descritos a seguir. O desvio padrão e a distância entre a media e o valor

ótimo analítico das funções estudadas foram usados para medir a Precisão e

a Estabilidade dos métodos. Um método de otimização heurístico é dito

Estável, se seu desvio padrão é baixo. O método tem Precisão se, além de

cumprir a condição anterior, a distância entre a média de m rodadas e o

valor ótimo analítico é pequena. O algoritmo pode ser qualificado como

Robusto se, quando testado em problemas diferentes, ele apresenta Precisão

e Estabilidade.

A Confiança C do algoritmo é definida como o número de vezes de um

total de m testes que o algoritmo encontra um valor da função dentro de

uma precisão especificada.

Finalmente, o Custo Computacional dos algoritmos foi medido em

termos do tempo total de computação e do número total de avaliações da

função objetivo para obter a solução.

6.3 Funções Teste - Resultados

O primeiro teste foi feito na função de Rosenbrock em duas dimensões

(R2D). Esta função é um vale em curva cujo fundo desce com uma

declividade muito suave e tem seu mínimo global no ponto (1, 1), com um

valor da função igual a zero (Figura 11). O segundo teste foi conduzido na

função de Brown em 20 dimensões (B20D), a qual tem um mínimo global no

ponto (0, 0) e o valor da função nesse ponto igual a zero. O terceiro teste foi

realizado na função apresentada por Venter e Sobieszczanski-Sobieski (VS)

(2003). Esta função possui uma considerável quantidade de mínimos locais e

seu valor mínimo global tem um valor de 1000 no ponto (0, 0) como indicado

na Figura 11.

Figura 11. Funções teste em duas dimensões. a) Função de Rosenbrock e b)

Função de Venter e Sobieszczanski-Sobieski.

As anteriores funções constituem testes difíceis para qualquer

procedimento de otimização. Os domínios admissíveis das funções foram:

[-1000 ≤ X

≤ 1000] para a função R2D, [-1≤ X

≤ 4] para a função B20D e [-10

≤ X

≤ 50] para a função VS.

Os parâmetros básicos do PSO empregados para os exemplos foram

w=1.4 (com um fator de redução de inércia igual a 0,98), C

=2 e H=5.

Este conjunto de valores é empregado frequentemente nos estudos

reportados na literatura especializada. Para o número de partículas

empregadas, dois casos foram analisados: N igual ao valor médio de número

de partículas calculado pelo PSOS +/- o desvio padrão do número de

partículas (N ≈ MV ± SD, ver tabelas 2, 3 e 4), permitindo, desta forma,

realizar uma comparação entre o desempenho dos algoritmos. O PSO básico

realizou um número máximo de avaliações da função objetivo dado pela

multiplicação do número de iterações permitidas (80) vezes o número de

partículas utilizadas. Na coluna nomeada como PSO*, o número máximo de

avaliações permitidas foi de um milhão. Os resultados empregando estes

valores são apresentados nas tabelas 2, 3 e 4.

Em todos os testes, o enxame inicial (swarm) foi distribuído

aleatoriamente e os valores iniciais do vértice do Simplex foram gerados com

ajuda de um gerador de números aleatórios (JAFFE, 2000). O algoritmo SA

também foi iniciado em diferentes pontos, escolhidos de forma randômica e

com diferentes sementes. As temperaturas iniciais foram 50000 para a

função R2D, 50 para a VS e 0,5 para a B20D. Finalmente, o número máximo

de iterações permitidas foi de quatro milhões. Os últimos quatro valores

finais da função foram usados para decidir a parada do algoritmo SA e uma

tolerância de 1E-6 foi usada como recomendado por Corana et.al., (1987) e

Goffe, Ferrier e Rogers, (1994).

No algoritmo genético usado, os parâmetros empregados são definidos a

seguir. Foi selecionada uma população de 500 indivíduos, distribuídos de

forma aleatória no espaço do problema. O número máximo de iterações

permitidas foi de 10000. A probabilidade de mutação Pm foi definida como

0,01 e a probabilidade de cruzamento Pc foi de 0,5. O mecanismo de seleção

escolhido foi o da roleta. Adicionalmente, no AG utilizado, foi implementado

o processo conhecido como elitismo, no qual, o melhor individuo de uma

geração é passado para a seguinte sem modificações. O elitismo busca

melhorar a velocidade de busca do algoritmo.

Cada rodada dos algoritmos foi repetida mil vezes e o melhor valor da

função (MF), o pior valor da função (PF), a média dos valores da função

(MEF), o desvio padrão dos valores da função (DF), o melhor número de

chamadas da função (MC), o pior número de chamadas da função (PC), a

média do número de chamadas da função (MEC), o desvio padrão do número

de chamadas da função (DC) e a confiança C (o número de vezes de um total

de mil que o algoritmo encontrou um valor da função dentro de uma

precisão 1E-4 do valor ótimo analítico) são reportados.

Tabela 2. Comparação entre o Simulated Annealing (SA), o PSO básico, o PSOS

e o AG na função de Rosenbrock.

R2D:

1221

)1()(100),( xxxxxf −+−=

Estatística PSOS SAA PSO 150 PSO 320

PSO* AG

MF 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

PF 0.0 1065,27 943,51 848,11 872.04 1.0

MEF 0.0 29,74 32,90 30,96 18.98 0.39

DF 1.12E-7 1.47E2 1.11E2 1.05E2 0.79E2 0.53

MC 9.52E4 4.17E5 9.9E3 9.75E3 8.85E3 2.1E4

PC 6.041E5 9.42E5 1.2E4 1.2E4 3.82E4 1.5E5

MEC 3.52E5 4.75E5 1.194E4 1.195E4

1.7E4 9.4E4

DC 1.35E5 1.99E5 2.25E2 2.10E2 4.9E3 4.7E5

(s) 45 68 21 28 33 37

C 100,0% 95,0% 41,0% 80,0% 49,0% 40,0%

melhor valor da função (MF); pior valor da função (PF); média dos valores da função

(MEF); desvio padrão dos valores da função (DF); melhor número de chamadas da

função (MC); pior número de chamadas da função (PC); média do número de

chamadas da função (MEC); desvio padrão do número de chamadas da função (DC);

confiança (C); tempo médio de cálculo (t

Tabela 3. Comparação entre o Simulated annealing (SA), o PSO básico, o PSOS

e o AG na função de Brown.

Brown 20D:

()

(

)

()

)(

∑

xxxf

Estatística PSOS SAA PSO 217

PSO 331 PSO* AG

MF 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

PF 0.0 0.0 4.0 4.0 5.0 4.5

MEF 0.0 0.0 0,4115 0,2339 1.8 0.95

DF 1,76E-5 6,43E-8 8,35E-1 6,28E-1 0.22E1 0.78E1

MC 3.6E5 2.76E6 1.73E4 264E4 4.03E4 8.5E5

PC 1.008E6 2.97E6 1.73E4 264E4 5.19E4 1.5E6

MEC 5.23E5 2.88E6 1.73E4 264E4 4.59E4 1.2E5

DC 1.52E5 3.27E4 0,0000 0,0000 4.08E3 4.6E5

(s) 53 96 35 33 49 58

C 100,0% 100,0% 8,0% 51,0% 60.0% 60%

melhor valor da função (MF); pior valor da função (PF); média dos valores da função

(MEF); desvio padrão dos valores da função (DF); melhor número de chamadas da

função (MC); pior número de chamadas da função (PC); média do número de

chamadas da função (MEC); desvio padrão do número de chamadas da função (DC);

confiança (C); tempo médio de cálculo (t

Tabela 4. Comparação entre o Simulated annealing (SA), o PSO básico, o PSOS

e o AG na função de Venter.

Função VS:

1400)30/cos(100)cos(100)30/cos(100)cos(100),(

121

+−−+−−= xxxxxxxxf

Estatística PSOS SAA PSO 20 Part AG

MF 1000.00 1000.00 1000.00 1000.00

PF 1000.00 1000.00 1017.63 1000.46

MEF 1000.00 1000.00 1000.81 1000.19

DF 2.73E-4 8.99E-11 0.34E1 0.23

MC 4E3 4.04E5 7.5E2 3.45E4

PC 3.7E4 4.84E5 1.2E3 1.48E5

MEC 1.73E4 4.49E5 1059.64 1.20E5

DC 1.14E4 4.25E4 105.83 4.91E4

(s) 12 36 6 8

C 100.0% 100.0% 91.0% 40.0%

melhor valor da função (MF); pior valor da função (PF); média dos valores da função

(MEF); desvio padrão dos valores da função (DF); melhor número de chamadas da

função (MC); pior número de chamadas da função (PC); média do número de

chamadas da função (MEC); desvio padrão do número de chamadas da função (DC);

confiança (C); tempo médio de cálculo (t

Nas funções VS, R2D e B20D, o PSO básico (ver Tabelas 2, 3 e 4) não

achou facilmente o ótimo global e em muitos casos, nunca conseguiu

determina-lo. Adicionalmente, seu desvio padrão dos valores da função

objetivo (DF) foi muito alto e a distancia entre a média (MF) e o valor ótimo

foi elevado, indicando que o PSO tem uma precisão pobre e pouca

estabilidade para o cálculo de uma boa solução. Quando um enxame de dez

mil partículas foi empregado na função B20D, a confiança aumentou para

90% (com aproximadamente 800000 chamadas da função), este fato

evidencia a importância de uma apropriada seleção dos parâmetros

heurísticos.

O desempenho do SA em duas (funções B20D e VS) das três funções

teste foi bom, mas com um alto número de avaliações da função, quando

comparado com o PSOS. Em média, o SA empregou entre 13 e 120 vezes

mais chamadas da função do que o PSOS. No problema R2D, o SA

apresentou confiança moderada (95%) e em algumas rodadas ele falhou

completamente (ver Tabelas 2, 3 e 4). O algoritmo SA apresentou um

comportamento estável e teve alta precisão nos exemplos estudados.

O algoritmo genético testado, apresentou menor precisão e estabilidade

que o PSOS e o SA nas três funções teste apresentadas. Seu custo

computacional, na função VS, foi superior ao do PSOS, em média empregou

10 vezes mais avaliações da função objetivo que o PSOS. Nas funções R2D e

B20D e VS o AG apresentou baixa confiança o qual representa um problema

para seu emprego direto em problemas de detecção de dano.

Em todos os exemplos considerados, o PSOS nunca fracassou em achar

o mínimo global dentro da precisão especificada. Adicionalmente, o desvio

padrão (DF) dos resultados foi muito baixo e sua média (MF) ficou muito

próxima do valor ótimo das funções analisadas, indicando que as soluções

obtidas pelo algoritmo proposto (PSOS), têm alta estabilidade e precisão.

Além disto, o número de avaliações da função (ver PC, MC, e DC nas Tabelas

2, 3 e 4) foi sempre menor para o PSOS do que para o SA.

Outro aspecto relevante, evidenciado pelos testes, é que a convergência

do algoritmo híbrido proposto não depende de uma boa estimativa inicial ou

de uma seleção criteriosa dos parâmetros heurísticos, que nos outros

algoritmos devem ser definidos pelo usuário.

Para o PSOS, o desvio padrão e a média dos valores estimados para os

parâmetros heurísticos (N, w, C

, C

) são apresentados na Tabela 5.

Finalmente, rodadas que atingiram valores de MF, PF ou MF dentro da

precisão definida (1E-4), foram substituídos pelos valores ótimos analíticos

(ver Tabelas 2, 3 e 4).

Tabela 5. Parâmetros heurísticos obtidos pelo PSOS. MV: Média;

SD: Desvio Padrão.

Venter R2D B20D

Parâmetro MV SD MV SD MV SD

N 14 3,182 235 85,358 274 57,49

w 1,156 0,414 0,869 0,316 0,83 0,173

1,354 0,527 1,327 0,55 2,184 0,281

1,384 0,578 1,209 0,518 1,539 0,38

N=número de partículas; w= inércia; C

= parâmetro cognitivo; C

=parâmetro

social.

As médias de w, C

, C

obtidas mediante o PSOS (ver Tabela 5), estão de

acordo com os valores reportados na literatura (ALRASHIDI; EL-HAWARY,

2006;VENTER; SOBIESZCZANSKI-SOBIESKI, 2003). O PSOS selecionou

valores de C

≈

, exceto para a função B20D, indicando que cada partícula

põe igual confiança no enxame do que nela mesma.

Finalmente, vale a pena salientar, que a alta estabilidade, precisão e

confiança do PSOS é uma característica desejável quando se trata com

problemas de detecção de dano, onde a presença do dano não é conhecida a

priori. Por estas razoes, o PSOS e o SA foram empregados nos exemplos de

detecção de dano apresentados nos seguintes capítulos.

7 Detecção de Dano Usando os

Algoritmos PSOS e SA e

Dados Modais: Exemplos

Numéricos e Analíticos

7.1 Introdução

Os casos considerados nesta seção são: o problema definido e analisado

por Kabe (1985) e por Sako e Kabe (2005) e a detecção de dano numa viga

em balanço. A finalidade do primeiro exemplo é obter a matriz de rigidez

ajustada a partir dos dados modais do sistema, contaminados por ruído. No

segundo exemplo, busca-se determinar a posição e quantificar o dano dentro

da viga empregando os algoritmo SA e PSOS. Todos os exemplos foram

analisados dez vezes e a melhor rodada, assim como também, as estatísticas

das análises foram reportadas. O algoritmo SA foi programado na linguagem

FORTRAN (Apêndice A).

7.2 Problema de Kabe: Tolerância ao Ruído

Este é um dos testes mais populares para métodos de ajuste de

modelos e detecção de dano. A estrutura é mostrada na Figura 12. Kabe

(1985), utiliza dados modais e o método dos multiplicadores de Lagrange

para incorporar as restrições de simetria e de força definidas dentro do

procedimento e realizar o ajuste. Este problema é classificado como de difícil

solução devido à grande diferença relativa entre as magnitudes dos

coeficientes de rigidez e à alta densidade modal do sistema, com diferença

máxima de 26,8% entre a primeira e a oitava freqüência natural e de 5,2%

entre a primeira e a quarta freqüência.

Figura 12. Problema de Kabe.

Neste exemplo, foram escolhidas como variáveis para o problema de

otimização os seis coeficientes de rigidez K

. Os valores exatos dos

coeficientes K

e m

são dados na Tabela 6. A função objetivo utilizada é a

dada pela Equação (40).

Tabela 6. Coeficiente de rigidez e massa.

1000 10 900 100 1.5 2.0

0.001 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.002

Na tabela 7 estão indicados os valores médios do tempo de

processamento empregado para solucionar o exemplo (em segundos) (t

assim como também: o valor médio do número de avaliações totais da

função objetivo (NA

), o valor médio do número da avaliações da função

100

objetivo aceitas (NAA

), o valor médio da função objetivo (f

objm

), o desvio

padrão dos valores da função objetivo (σ), e a confiabilidade (C),que expressa

o número de vezes, do total de 10, que o algoritmo convergiu utilizando

menos de 40000 avaliações da função objetivo. Também se apresentam, na

Tabela 7, os melhores resultados obtidos para o exemplo. O valor t

corresponde ao tempo de cálculo (em segundos) da melhor rodada, f

obj

é o

valor da função objetivo, NA é o número total de chamadas da função

objetivo e NAA é o número de avaliações da função objetivo aceitas

(descidas).

Adicionalmente a Tabela 7 mostra os resultados do ajuste, quando

empregados dados experimentais simulados, gerados segundo a metodologia

descrita por Kabe (1985) (colunas 1 e 2). As colunas 1 e 2 da Tabela 7 foram

calculadas começando a busca desde um ponto inicial diferente (aleatório),

e, em todos os 10 testes realizados, o algoritmo convergiu com menos de

20000 avaliações da função objetivo. Comparando os valores dos elementos

da matriz de rigidez exata (coluna 5 da Tabela 7) com os valores ajustados

utilizando um e dois modos (colunas 1 e 2 da Tabela 6) nota-se que, o SA

teve um bom desempenho. Quando comparado com o método de Kabe, pode

observar-se que, o SA conseguiu melhores aproximações para 12 dos 16

elementos da matriz [K]. Um teste realizado (não apresentado), empregando-

se os três primeiros modos analíticos normalizados com relação à massa

(sem ruído), reproduziu os valores exatos dos elementos da matriz de rigidez.

O melhor desempenho do SA pode ser explicado pelo fato de a solução

de Kabe utilizar, para o cálculo dos multiplicadores de Lagrange (Equação b,

Figura 13), a informação modal contaminada com ruído, e, por sua vez

101

empregar estes multiplicadores para determinar a matriz de rigidez ajustada

[Y] (Equação a, Figura 13). As referidas operações matriciais envolvem somas

e multiplicações da matriz de formas modais e de freqüências naturais

medidas, propagando-se assim os erros de medição para a solução como

mostrado na Figura 13. A abordagem direta mediante o SA, e de forma

geral, mediante métodos heurísticos, evita os passos intermediários e impede

a propagação do erro devido ao uso de funções objetivo do tipo construídas a

partir das Equações c, d e e da Figura 13.

Figura 13. Comparação entre as equações da solução de Kabe e a solução

heurística.

Os valores de temperatura inicial (T

), de redução de temperatura (

) e

de tolerância (ξ), utilizados no algoritmo SA para realizar o exemplo

102

apresentado (Tabela 7) foram de 50, 0,5 e 1E-6, respectivamente. Um valor

muito alto de T

pode aumentar o tempo de computação sem adicionar

precisão aos cálculos.

Tabela 7. Resultados do ajuste. Problema de Kabe (1985).

Este trabalho Kabe (1985)

Valor

Exato

[1] [2] [3] [4] [5]

Elem.

Matriz

[K]

1 modo 2 modos

1 modo

2 modos

(1,1) 2,45 1,53 1,70 1,50 1,50

(1,2) -2,45 -1,53 -2,10 -1,40 -1,50

(2,2) 1013,52 1012,81 1030,40

1010,90

1011,50

(2,3) -10,00 -10,45 -10,10 -8,00 -10,00

(3,3) 1111,07 1111,27 1276,60

1091,00

1110,00

(3,5) -100,00 -100,00 -198,60

-88,80 -100,00

(4,4) 1100,98 1101,06 1235,20

1098,10

1110,00

(4,5) -100,00 -100,00 -178,60

-99,60 -100,00

(4,6) -100,00 -100,00 -198,50

-99,60 -100,00

(5,5) 1100,98 1101,06 1239,30

1094,00

1100,00

(6,6) 1113,07 1114,25 1279,80

1113,50

1112,00

(6,7) -10,00 -10,45 -10,00 -11,90 -10,00

(6,8) -2,00 -2,98 -4,10 -3,10 -2,00

(7,7) 1013,52 1012,81 1002,10

1013,60

1011,50

(7,8) -2,45 -1,53 -2,00 -2,40 -1,50

(8,8) 4,45 4,52 5,10 4,40 3,50

NA 19201 19201 ___ ___ ___

NAA 9012 8942 ___ ___ ___

t 0,391 0,391 ___ ___ ___

obj

2,17 4,60 ___ ___ ___

C 100% 100% ___ ___ ___

0,38 0,37 ___ ___ ___

objm

2,17 4,60 ___ ___ ___

σ 2,55E-08 9,89E-09

___ ___ ___

19021,00 18721,00

___ ___ ___

NAA

8960,50 8730,80 ___ ___ ___

Para a melhor rodada: t corresponde ao tempo de cálculo (em segundos), f

obj

é o

valor da função objetivo. NA é o número total de chamadas da função objetivo e

NAA é o número de avaliações da função objetivo aceitas (descidas). Para as 10

rodadas, t

é o tempo de processamento empregado para solucionar cada exemplo

(em segundos). NAm é o valor médio do número de avaliações totais da função

objetivo. NAAm é o valor médio do número da avaliações da função objetivo aceitas.

objm

é o valor médio da função objetivo. σ o desvio padrão dos valores da função

objetivo. C é a confiabilidade que expressa o número de vezes, do total de 10, que o

algoritmo convergiu utilizando menos de 40000 avaliações da função objetivo.

103

7.3 Identificação de Dano Viga em Balanço

O caso considerado é o de uma viga em balanço, discretizada com 12

elementos finitos de barra (ver Figura 14). As propriedades da viga são: área

da seção = 4E-4 m

, densidade = 7800 kg/m

, comprimento (L) = 0,8m,

módulo de elasticidade = 200 Gpa e momento de inércia = 2,38E-8 m

. Os

dados modais foram contaminados com ruído aleatório de γ=1 para as

freqüências naturais (ω

) e de λ=2 para as formas modais (

), segundo a

Equação (57), onde ran(-1,1) é uma função que gera números aleatórios no

intervalo (-1,1).Os parâmetros para o SA foram: T

=5,

=0,5 e ξ =1E-6

()

)1,1(

100

1,1

100

−+=−+= raneran

ijijijjjj

φφφ

ωωω

(57)

Neste exemplo, foram usados os oito primeiros modos para realizar o

ajuste da matriz de rigidez. A segunda, terceira e quarta colunas

correspondem à viga sem dano e a quinta, sexta e sétima colunas à viga

danificada no elemento 4 (20% de perda de rigidez) e no elemento 8 (15% de

perda de rigidez). Foi suposto que as rotações não foram medidas

experimentalmente e, nesta situação, o modelo analítico foi condensado

empregando o método de Kidder (1973), para obter os dados que entram no

cálculo da função objetivo (ver Equação (40)). Os resultados obtidos são

apresentados na Tabela 8.

104

Tabela 8. Resultados DD viga em balanço. Algoritmo SA.

Sem dano

Ruído: 1% nas freqüências

naturais e 2% nas formas modais

Com dano: 20% redução de rigidez elemento 4

e 15 % redução de rigidez no elemento 8.

Ruído: 1% nas freqüências naturais e 2% nas

formas modais

Detecção SA (α

)

Teórico

8 modos 4 modos

Teórico

Detecção

SA (α

)

8modos

Detecção

SA (α

)

5modos

Detecção

SA (α

)

4modos

1.0 0.9988 0.9900 1.0 0.9975 0.9883 0.9988

1.0 0.9975 0.9943 1.0 0.9986 0.9949 0.9996

1.0 0.9993 0.9886 1.0 0.9967 0.9943 0.9882

1.0 0.9987 0.9860 0.8 0.7982 0.7857 0.7971

1.0 0.9932 0.9877 1.0 0.9991 0.9997 0.9849

1.0 0.9982 0.9785 1.0 0.9962 0.9802 0.9845

1.0 0.9899 0.9813 1.0 0.9961 0.9932 0.9847

1.0 0.9982 0.9777 0.85 0.8503 0.8471 0.8260

1.0 0.9997 0.9480 1.0 0.9963 0.9827 0.9909

1.0 0.9857 0.9768 1.0 0.9988 0.9996 0.9790

1.0 0.9981 0.9443 1.0 0.9964 0.9892 0.9862

1.0 0.9917 0.9716 1.0 0.9957 0.9989 0.9571

NA - 12001 8401 - 9601 6001 5601

t - 6.969 2.797 - 7.298 8.257 4.562

obj

- 1.68E-8 1.2491E13

- 2.456E12

1.287E11 4.672E12

C - 100% 90% - 100% 90% 90%

- 6.4315 3.504 - 8.256 6.258 4.001

objm

- 2.2E-8 1.3254E13

- 3.012E12

2.549E11 5.687E12

σ - 4.63E-9 5.1844E11

- 9.365E10

2.458E9 1.386E10

- 10951,2 6001,4 - 11506,8 7845,3 7589,1

= tempo médio de processamento; NA

= valor médio do número de avaliações

totais da função objetivo; NAA

= valor médio do número da avaliações da função

objetivo aceitas; f

objm

= valor médio da função objetivo; σ = desvio padrão dos

valores da função objetivo; C = Confiabilidade.

Figura 14. Viga em balanço.

Da Tabela 8 pode concluir-se que, mesmo com adição de ruído, a

identificação de dano pôde ser realizada com exatidão aceitável. Para ruídos

com γ>4 e λ>10 não foi possível obter uma avaliação da integridade da viga.

O melhor resultado, no caso da viga danificada, foi atingido quando usados

105

oito modos e uma solução de qualidade aceitável foi alcançada empregando

só quatro modos. Neste último cenário, foi calculada uma redução de rigidez

de 20,3% para o elemento 4 e de 17,4% para o elemento 8, o que constitui

um bom resultado. Por outro lado, a redução de rigidez de 4,3% para o

elemento 12, constitui uma indicação duvidosa da presença de dano. Para a

viga sem dano, a identificação indica uma redução de rigidez de 5,6% no

elemento 11. Este resultado pode dever-se a que uso de quatro modos é

insuficiente para calcular uma resposta confiável. Quando empregados três

modos (em todos os casos), o procedimento de detecção realizou uma

identificação inexata. Dos exemplos apresentados, fica claro que o SA pode

ser usado para detectar dano em casos com ruído moderado.

Finalmente, o exemplo anterior foi solucionado mediante o emprego do

novo algoritmo proposto nesta pesquisa. Vale salientar que não é necessário

definir parâmetros heurísticos para resolver o problema, pois o PSOS é um

algoritmo autoconfigurado. Na tabela 9 se apresentam os resultados da

detecção. Neste exemplo, pode observar-se que, o PSOS supera o

desempenho do SA e que a margem de erro na identificação diminuiu de

forma consistente. Por exemplo, no caso da viga danificada, a indicação de

dano no elemento 12 diminuiu de 4,3% para 2,7% e os elementos

danificados (4 e 8) foram identificados com maior precisão, quando

comparados com os resultados da análise feita com o SA.

106

Tabela 9. Resultados DD Viga em Balanço. Algoritmo PSOS.

Sem dano

Ruído: 1% nas freqüências

naturais e 2% nas formas modais

Com dano: 20% redução de rigidez elemento 4

e 15 % redução de rigidez no elemento 8.

Ruído: 1% nas freqüências naturais e 2% nas

formas modais

Detecção PSOS (α

)

Teórico

8 modos 4 modos

Teórico

Detecção

PSOS (α

)

8modos

Detecção

PSOS (α

)

5modos

Detecção

PSOS (α

)

4modos

1.0 1.0000 1.0000 1.0 1.0000 0.9966 0.9987

1.0 0.9999 0.9943 1.0 0.9986 0.9978 0.9986

1.0 0.9998 1.0000 1.0 0.9967 0.9991 0.9891

1.0 0.9989 0.9860 0.8 0.8000 0.7877 0.8081

1.0 0.9983 0.9877 1.0 0.9995 0.9987 0.9943

1.0 0.9915 0.9785 1.0 0.9988 0.9812 0.9885

1.0 0.9899 0.9813 1.0 0.9971 0.9944 0.9918

1.0 1.0000 0.9777 0.85 0.8500 0.8498 0.8599

1.0 0.9997 0.9899 1.0 0.9988 0.9878 0.9918

1.0 1.0000 0.9868 1.0 1.0000 0.9981 0.9799

1.0 0.9981 0.9714 1.0 0.9964 0.9875 0.9862

1.0 0.9917 0.9834 1.0 0.9957 0.9979 0.9761

NA - 12001 4134 - 6640 2910 2552

t - 6.969 2.797 - 5.317 4.761 3.277

obj

- 0.36E-8 0.9741E11

- 2.456E11

1.007E11 3.244E12

C - 100% 100% - 100% 100% 100%

- 3.5271 1.4659 - 7.750 3.698 3.000

objm

- 0.39E-8 2.5524E11

- 4.238E11

2.647E11 4.169E12

σ - 1.87E-9 5.1844E10

- 1.961E10

0.458E9 1.256E10

- 5171,2 4305,6 - 4705,2 4765,9 47784,2

= tempo médio de processamento; NA

= valor médio do número de avaliações

totais da função objetivo; NAA

= valor médio do número da avaliações da função

objetivo aceitas; f

objm

= valor médio da função objetivo; σ = desvio padrão dos

valores da função objetivo; C = Confiabilidade.

107

Detecção de Dano usando o

PSOS e FRFS: Exemplos

Numéricos e Analíticos

8.1 Introdução

Os exemplos analisados nesta seção são: uma treliça de dez barras,

uma viga fissurada com suas extremidades livres e um sistema analítico não

linear (o oscilador de Duffing). Nos dois primeiros exemplos, problemas de

detecção de dano, o objetivo foi determinar a posição geométrica do dano e

sua extensão a partir das FRFs medidas. No último caso, um problema de

identificação, procuram-se os valores dos coeficientes de rigidez e

amortecimento utilizando a FRF da primeira ressonância do sistema. Os

exemplos foram rodados 10 vezes e os resultados da melhor rodada para

cada exemplo, assim como também suas estatísticas, são apresentados.

8.2 Treliça de Dez Barras

Neste exemplo, a resposta da treliça danificada foi simulada mediante

redução da rigidez inicial de vários membros da estrutura. A estrutura é

mostrada na Figura 15 e suas propriedades são: comprimento (L) = 1m,

108

densidade = 7700 kg/m

, módulo de elasticidade =195 GPa, momento de

inércia = 3E-8 m

e área da seção transversal = 4,2E-4 m

(para todos os

membros). O dano foi introduzido nos membros dois e oito, mediante

redução de sua rigidez para 85% do valor inicial. O amortecimento modal

foi assumido como sendo igual a 0,01. Ruído aleatório foi adicionado às

respostas medidas para simular a influência dos erros de medição. Para a

treliça, duas situações foram estudadas: primeiro, as FRFs R

e R

foram

usadas para calcular a função objetivo (a excitação esta na direção vertical

do nó três, ver Equação (43)) e dois sensores foram usados para medir as

FRFs nas direções verticais nos nós quatro e cinco (ver Figura 15); segundo,

três FRFs , R

, R

e R

, foram usadas para definir a função objetivo. Em

ambos os casos as FRFs contêm as três primeiras freqüências naturais.

123

4 5 6

0.8L

Fcos(ωt)

123

4 5 6

0.8L

123

4 5 6

0.8L

Fcos(ωt)

Figura 15. Treliça de dez barras.

A Tabela 10, mostra que uma boa detecção de dano pode ser feita

usando só duas FRFs, porém, a redução de rigidez determinada é maior que

a introduzida (18,5% calculada contra 15% de redução teórica). Quando o

número de FRFs foi três, o procedimento para detecção de dano proposto

realizou uma identificação acurada. O tempo médio para a solução do

109

segundo caso (onde o valor médio do total de avaliações da f

obj

foi o maior

dentre os exemplos apresentados e igual a 36523) foi de aproximadamente

14,6 segundos.

Tabela 10. Resultados do PSOS – Melhor rodada. Treliça.

15% redução rigidez

elementos 2 e 8.

Nível de ruído: 3%.

, R

usadas

15% redução rigidez

elementos 2 e 8.

Nível de ruído: 3%.

, R

, e R

usadas

Elemento

Teórico Detecção

1 1.00 0.9975 1.00 1.0000

2 0.85 0.8147 0.85 0.8476

3 1.00 0.9749 1.00 0.9987

4 1.00 0.9989 1.00 0.9862

5 1.00 0.9823 1.00 0.9829

6 1.00 0.9990 1.00 0.9992

7 1.00 0.9761 1.00 1.0000

8 0.85 0.8273 0.85 0.8503

9 1.00 0.9881 1.00 0.9996

10 1.00 0.9994 1.00 1.0000

MEF 6.27E-5 9.98E-3 1.71E-3 5.31E-3

DF 5.19E-5 3.66E-3 5.808E-2

6.71E-2

MEC 10052.41

12596.38

28233.22

36523.95

DC 4896.62 12596.38

16900.59

14839.09

C 100% 100%

média dos valores da função (MEF); desvio padrão dos valores da função (DF);

média do número de chamadas da função (MEC); desvio padrão do número de

chamadas da função (DC); confiabilidade (C).

Os valores médios dos parâmetros heurísticos apresentados na Tabela

11 seguem a tendência observada nos exemplos matemáticos (ver Capítulo

6).

Tabela 11. Parâmetros heurísticos obtidos pelo PSOS. Treliça.

Caso (1) (2)

Parâmetro Média Média

N 84,5 79,0

w 0.267 0.189

0.908 1.257

1.156 1.483

N= número de partículas. w = fator de inércia. C

e C

parâmetros social e cognitivo.

110

8.3 Viga Livre-Livre com Fissuras

Neste caso, a resposta da viga danificada foi simulada introduzindo

uma fissura que permanece aberta durante todo o processo de carga, como

explicado na Seção 3.3 (ver Equação (4) e Figuras 2 e 3). A viga foi modelada

com doze elementos finitos unidimensionais (Modelo de Euler-Bernoulli).

Suas propriedades são: área seção transversal = 1,35E-4 m

, densidade =

2650 kg/m

, comprimento = 1,9 m, módulo de elasticidade= 70 Gpa e

momento de inércia = 6,5E-8 m

. Para este exemplo duas situações foram

estudadas: (1) a fissura foi introduzida no elemento 4 com α

= 4E-3 (altura

da fissura) e x

= 0,11 (posição da fissura dentro do elemento, em

coordenadas locais); (2) fissuras simultâneas introduzidas nos elementos 4, 6

e 9, com os seguintes valores: α

= 4E-3, α

= 3E-3, α

= 2E-3 e x

= 0,11, x

0.082, x

= 0,061. Um nível máximo de ruído aleatório de 3% foi adicionado

às FRFs R

, R

410

para calcular a função objetivo (Equação (43)). Novamente,

em ambos os casos, as FRFs usadas contêm as três primeiras freqüências

naturais da viga.

Para demonstrar a efetividade do PSOS proposto neste trabalho para

identificação de dano, o algoritmo N-M (ver Seção 5.2) foi também utilizado

para determinar os parâmetros de dano {α, x}. Os resultados obtidos com

esta técnica são apresentados na Tabela 12 (coluna N-M). O PSOS tem um

desempenho melhor do que o N-M, como pode ser observado comparando os

valores de C e os valores dos parâmetros {α

, x

}. Nos casos 1 e 2, o método

N-M, identificou um número maior de elementos danificados (três e cinco,

respectivamente), o qual é falso. Este resultado pobre pode ser explicado

111

pela incapacidade do algoritmo N-M de fugir de pontos ótimos locais. Por

outro lado, tamanhos de fissura menores que 1E-4, tem um efeito

desprezível sobre a resposta da estrutura, portanto, posições x

e seus

valores correspondentes α

<1E-4 (na Tabela 9), foram igualados a zero, na

Tabela 12.

Tabela 12. Resultados do esquema de detecção de dano – Melhor rodada viga

livre.

Caso 1 Caso 2

(α, ξ)

PSOS

(

ruído

)

PSOS

(

ruído

)

N-M

(

ruído

)

PSOS

(

ruído

)

PSOS

(

ruído

)

N-M

(

ruído

)

0.0 0.0 1.00E-2 0.0 0.0 6.7E-3

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

3.9E-3 3.0E-3 1.23E-3 0.36E-2 0.27E-2 2.0E-3

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3E-3

0.0 0.0 0.0 0.29E-2 0.24E-2 2.99E-3

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

0.0 0.0 1.90E-4 0.0 0.0 0.0

0.0 0.0 0.0 0.19E-2 0.99E-3 0.0

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8.8E-3

0.0 0.0 0.95E-3 0.0 0.0 0.0024

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

0.1099 0.1130 0.1058 0.1095 0.1132 0.1081

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0226

0.0 0.0 0.0 0.0820 0.0790 0.075

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

0.0 0.0 0.1385 0.0 0.0 0.0

0.0 0.0 0.0 0.0610 0.0587 0.0

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1507

MEF

1.925E-8 7.26E-5 1.21E-3 2.923E-8

4.984E-4 9.124E-4

DF 2.754E-7 8.571E-4

9.853E-3

9.376-5 1.916E-4 9.152E-3

MEC

34001 38001 22000 56768 55801 24300

DC 7800.31 11238.98

15896.67

6897.24

18756.33 12987.28

C 100% 100% 0.00% 100% 100% 0.00%

média dos valores da função (MEF); desvio padrão dos valores da função (DF);

média do número de chamadas da função (MEC); desvio padrão do número de

chamadas da função (DC); confiabilidade (C).

112

Da Tabela 12 pode concluir-se que, a posição da fissura pode ser

determinada com maior precisão que seu tamanho. Para o caso 1 com ruído,

o erro na posição x

foi de 0,09% e o erro em α

de 17,5%. Para o caso 2,

com ruído, os erros na posição foram Ex

= 2,9%, Ex

= 3,65%, Ex

=3,77% e os

erros no tamanho da fissura foram Eα

=30,7%, Eα

=8%, Eα

=52,5%.

O tempo médio de solução para uma avaliação da função objetivo

(solução do problema do auto valor, cálculo das FRFs e avaliação da f

obj

) para

este exemplo foi de 3,03E-4 segundos. Com um total de 55801 avaliações da

obj

(maior número de chamadas da função, ver Tabela 12) o tempo total foi

de aproximadamente 17 segundos.

Os anteriores resultados confirmam a aplicabilidade do método, já que,

uma vez determinada a presença e posição do dano, sua extensão pode ser

melhor avaliada mediante o uso de métodos locais de inspeção (por exemplo,

inspeção visual, raios X ou métodos de ultra-som).

8.4 Oscilador Não-Linear

A equação de Duffing descreve a oscilação forçada de uma partícula

conectada a uma mola não-linear sob a influência de amortecimento viscoso.

O movimento do sistema é descrito pela seguinte equação diferencial não-

linear de segunda ordem:

tFxxx Ω=∈+∈+

•••

cos2

αμ

(58)

onde, μ é uma constante positiva (relacionada ao amortecimento do sistema),

α indica o grau de não-linearidade (relacionado com a rigidez do sistema),

∈

um fator de escala que indica que o amortecimento e a mola não-linear são

uma ordem de magnitude menor que os outros termos e F e a amplitude da

113

excitação. Neste exemplo, os parâmetros α e μ são iguais a -1,7 (soft spring) e

0,15, respectivamente, e a amplitude da excitação F é 0.5.

A FRF para a primeira ressonância, é determinada pela seguinte

equação (NAYFEH; MOOK, 1979):

2/1

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

+−±=

(59)

onde, a é a amplitude da resposta,

é a freqüência natural linear

(

== mk

, neste exemplo) e

é um parâmetro que descreve a

proximidade entre Ω e

(

∈

O PSOS produz estimativas dos parâmetros

usando a integral da

resposta crescente e decrescente do sistema (Figura 16).

Figura 16. Funções objetivo oscilador de Duffing.

Os resultados do procedimento de identificação são apresentados na

Figura 17. Resultados tabelados são apresentados na Tabela 13, a qual

revela que a identificação foi acurada e que os valores dos parâmetros

heurísticos seguiram a tendência dos exemplos apresentados.

114

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8

0.36

0.71

1.07

1.43

1.79

2.14

2.5

1.80 Ω1a()Ω a(),Ωpa(),Ωp1 a(),

Exact

unstable

Identified

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8

0.36

0.71

1.07

1.43

1.79

2.14

2.5

1.80 Ω1a()Ω a(),Ωpa(),Ωp1 a(),

Exact

unstable

Identified

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8

0.36

0.71

1.07

1.43

1.79

2.14

2.5

1.80 Ω1a()Ω a(),Ωpa(),Ωp1 a(),

Exact

unstable

Identified

Figura 17. FRFs exata e identificada.

Tabela 13. Resultados da identificação. Oscilador de Duffing.

α μ N ω C

MEC MEF

-1.699 0.15 38 0.17

1.29

1.58

3154.0 5.99E-5

N= número de partículas. w = fator de inércia. C

e C

parâmetros social e cognitivo.

MEF = média dos valores da função e MEC = média do número de chamadas da

função.

115

9 Conclusões, Contribuições e

Trabalho Futuro

9.1 Conclusões

O algoritmo PSOS foi introduzido neste trabalho. A abordagem se baseia

na combinação do PSO básico com o algoritmo Simplex não linear. As

principais vantagens deste enfoque são sua alta precisão e estabilidade e sua

independência de uma estimativa inicial dos parâmetros heurísticos e de um

ponto para iniciar a busca. O algoritmo PSOS foi capaz de determinar o

ótimo global de todas as funções teste com alta precisão, estabilidade e

confiança, utilizando um número menor de avaliações da função, quando

comparado com o Simulated Annealing.

Baseado no PSOS, uma metodologia para detecção de dano foi

desenvolvida. Este procedimento mostrou um ótimo desempenho em

cenários poluídos com ruído e permitiu a identificação correta dos elementos

danificados na treliça e nas vigas estudadas. Adicionalmente, o PSOS teve

um bom desempenho na identificação das constantes de amortecimento e

rigidez do oscilador de Duffing.

116

A baixa confiança, precisão e estabilidade do algoritmo PSO básico e do

método de Nelder-Mead, os fazem impróprios para solucionar problemas de

detecção de dano.

A abordagem e solução do problema de Kabe (1985, 2005) realizada neste

trabalho, mediante o uso do Simulated Annealing, indicam que uma solução

direta, com poucas simplificações e aproximações, fornece resultados

acurados quando comparada com metodologias clássicas.

O desempenho do AG testado foi inferior ao do PSOS nas funções teste.

Uma possível explicação é que o PSOS explora de uma maneira mais

completa o espaço de busca e desta forma, sua capacidade de fugir de

pontos ótimos locais é reforçada.

A combinação do PSO com outros métodos de otimização, clássicos ou

heurísticos, pode melhorar seu desempenho como indicado neste trabalho.

Os tempos de processamento, em todos os exemplos apresentados, foram

inferiores a 100 segundos. Espera-se um aumento deste valor em função do

aumento do tamanho do problema analisado. Esta dificuldade pode ser

superada mediante o emprego de técnicas de processamento em paralelo.

A pesquisa desenvolvida constitui um dos primeiros estudos sobre

aplicações e modificações dos algoritmos SA e PSO na área de detecção de

dano.

9.2 Contribuições

A seguir são descritas algumas contribuições resultantes dos estudos e

simulações numéricas realizados neste trabalho.

117

O principal aporte deste trabalho é o desenvolvimento de um novo

algoritmo híbrido autoconfigurado para detecção de dano.

O algoritmo apresentado é independente dos parâmetros heurísticos e do

ponto inicial de busca. Estas características lhe conferem uma vantagem

sobre os outros algoritmos existentes, já que, o usuário não precisa realizar

inúmeros testes para obter um resultado aceitável, facilitando seu uso na

área geral de otimização.

O trabalho apresentado fornece uma demonstração experimental da

Estabilidade, Precisão e Robustez do algoritmo proposto (PSOS) mediante

análise de múltiplos exemplos, tanto matemáticos como numéricos. Este tipo

de analise comparativa raras vezes aparece na literatura e claramente ele

fornece elementos para avaliar o desempenho de qualquer algoritmo. O

cumprimento desses três critérios (Estabilidade, Precisão e Robustez) é

necessário para qualquer procedimento de detecção de dano baseado em

modelos, que possa ter aplicações práticas. Este estudo fornece subsídios

para futuras formulações de algoritmos híbridos que visem melhorar o

desempenho desses métodos, notadamente em relação a sua configuração.

O texto da tese constitui a primeira tentativa de apresentar de forma

didática e condensada o material bibliográfico sobre dois temas atuais de

grande interesse científico (o problema de detecção de dano e a formulação

de métodos heurísticos para otimização) e que hoje em dia se encontram

fragmentados na literatura especializada. Também se oferece, nos apêndices,

as versões em Fortran dos algoritmos estudados, já que não existem versões

comerciais dos mesmos.

118

9.3 Trabalho futuro

O problema do posicionamento ótimo de sensores e das excitações dentro

da estrutura para detecção de dano, empregando o algoritmo PSOS, é um

tema de interesse para pesquisas futuras, já que se trata de um problema de

otimização multiobjetivo.

Devido ao potencial do algoritmo hibrido desenvolvido, poderão ser

implementadas futuras aplicações em outras áreas de otimização.

Dadas suas características, o PSOS pode ser programado em um

ambiente paralelo para reduzir o tempo de cálculo em problemas de grande

porte (por exemplo, aplicar os algoritmos desenvolvidos para identificação de

dano em estruturas reticuladas, isto é, aumentando o tamanho do problema

analisado).

119

Bibliografia

ALRASHIDI. M.R; EL-HAWARY, M.E. (2006). A survey of particle swarm

optimization applications in power system operations. Electric power

components and systems, 34 (12): p.1349-1357.

ALVIN, K. F.; PARK, K. C. (1994). Second-order structural identification

procedure via state-space-based system identification. AIAA Journal., 32(2),

p. 397-406.

ANDERSEN, P; BRINCKER, R; KIERKEGAARD, P. H. (196). Theory of

covariance equivalent ARMAV models of civil engineering structures.

Proceedings of 14

International Modal Analysis Conference, p. 518-524

AU, F.T.K.; CHENG, Y. S.; THAM, L. G.; BAI, Z. Z. (2003). Structural damage

detection based on a microgenetic algorithm using incomplete and noisy test

data. Journal of Sound and Vibration, 259(5), p. 1081-1094.

BAKHTIARI-NEJAD, F; RAHAI, A; ESFANDIARI, A. (2005). A structural

damage detection method using static noisy data. Engineering Structures 27,

p. 1784-1793.

BANAN, MR; BANAN, MR; HJELMSTAD KD. (1994). Parameter estimation of

structures from static response, I: Computational aspects. Journal of

Structural Engineering, ASCE 120(11), p.3243–59.

BANKS, H.T.; INMAN, D.J.; LEOS, D; WANG, Y. (1996). An experimentally

validated damage detection theory in smart structures. Journal of Sound and

Vibration 191(5), p.859-880

BARUCH, M. (1978-b). Optimization Procedure to Correct Stiffness and

Flexibility Matrices Using Vibration Tests. AIAA Journal, 16(11), p. 1208-

1210.

BARUCH, M. (1997). Modal data are insufficient for identification of both

Mass and Stiffnes matrices. AIAA Journal, 35(11), p.1797-1798.

BATHE, K-J. (1996). Finite Element Procedures. Englewood Cliffs, New

Jersey, Prentice-Hall.

BEGAMBRE, O.; LAIER, J.E. (2005). Damage detection using the simulated

annealing algorithm. Proceedings of McMat2005: 2005 Joint

ASME/ASCE/SES Conference on Mechanics and Materials. Baton rouge,

Louisiana, USA, p.1-4.

BEGAMBRE, O.; LAIER, J.E. (2006). Procedimento de otimização para ajuste

da matriz de rigidez utilizando o algoritmo Simulated Annealing (SA) e dados

120

modais. Anais das XXXII Jornadas Sulamericanas de Engenharia Estrutural,

p. 2838-2848.

BENNAGE, W.A; DHINGRA, A.K. (1995). Single and multiobjective structural

optimization in discrete-continuous variables using simulated annealing.

International Journal for Numerical Methods in Engineering 38, p. 2753–

2773.

BERMAN, A.; NAGY, E. J. (1983) Improvement of Large Analytical Model

Using Test Data, AIAA Journal, 21, No. 8, pp. 1168-1173.

BLAND, S.M.; KAPANIA, R.K. (2004). Damage Identification of Plate

Structures using Hybrid Genetic-Sensitivity approach. AIAA Journal, V.43,

No2, p.439-442.

BOVSUNOVSKY, A. P.; SURACE, C. (2005). Considerations regarding

superharmonic vibrations of a cracked beam and the variation in damping

caused by the presence of the crack. Journal of Sound and Vibration, 288,

p.865-886.

BRUNGER, A.T. (1991). Simulated Annealing in Crystallography. Annual

Review of Physical Chemistry. 42, p.197–223.

CARLOS, M.F. (2003). Acoustic emission: Heeding the Warning Sounds from

Materials. ASTM-Standization News, October 2003. Disponivel

em:http://www.astm.org/cgi-

bin/SoftCart.exe/SNEWS/OCTOBER_2003/carlos_oct03.html?L+mystore+g

aci5231+1 084370123. Acesso em: 15/04/2004.

CAWLEY, P.; ADAMS, R.D. (1979). The Locations of Defects in Structures from

Measurements of Natural Frequencies. Journal of Strain Analysis, 14 (2),

p.49–57.

CHASE, S. (2001). The role of smart structures in managing an aging highway

infrastructure. Proceedings of the SPIE conference, New Beach, CA, March

2001. Disponível em:http:/www.tfhrc.gov/hnr20/nde/ppt/sld001.htm

Acesso em: 01/01/2004.

CORANA, A.; MARCHESI, M.; MARTINI, C.; RIDELLA, S. (1987). Minimizing

múltimodal functions of continuous variables with the Simulated Annealing

Algorithm. ACM Transactions on Mathematical Software. 13, No. 3, p.262–

280.

CORNWELL, P.; DOEBLING, S.W.; FARRAR, C. R. (1999). Application of the

Strain Energy Damage Detection method to Plate-like Structures. Los Alamos

National Laboratory, ESA-EA, MS P946. Disponível

em:<http//ext.lanl.gov/projects/damage_id/>. Acesso em: 15 jan.2003.

121

DASCOTTE, E; STROBBE, J.R. (1998). Updating finite elements models using

FRF correlation functions. Disponivel

em:http://www.femtools.com/download/docs/imac99.pdf Acesso em:

23/09/2005

DOEBLING, S. W.; FARRAR, C. R.; PRIME, M. B; SHEVITZ, D.W. (1996).

Damage identification and health monitoring of structural and mechanical

systems from changes in their vibration characteristics: a literature review.

Los Alamos National Laboratory Report LA-13070-MS. Disponível

em:<http//ext.lanl.gov/projects/damage_id/>. Acesso em: 15 jan.2003.

DOEBLING, S.W.; FARRAR, C.R.; PRIME, M.B. (1998). A Summary Review of

Vibration-Based Damage Identification Methods. The Shock and Vibration

Digest, Vol. 30, No. 2, p. 91-105.

DOHERTY, J.E. (1987). Nondestructive Evaluation. Chapter 12 in Handbook

on Experimental Mechanics. Ed. A.S. Kobayashi. Society For Experimental

Mechanics, Inc.

DUFFEY, T. A. et.al.(2000). Vibration-Based Damage Identification in

Structures Exhibiting Axial and Torsional Response. Los Alamos National

Laboratory LA-UR-00-672. Disponível em:

<http//ext.lanl.gov/projects/damage_id/>. Acesso em: 15 jan.2003.

EWINS, D. J. (1984). Modal testing: theory and practice. Ed. Wiley New York.

FANNING, P.J.; CARDEN, E.P. (2003). Damage detection based on single-

input-single-output measurements. Journal of Engineering Mechanics. p.202-

209.

FANNING, P.J.; CARDEN, E.P. (2004). Vibration Based Condition Monitoring:

a review. Structural Health Monitoring. Vol 3(4), p.355-377.

FARRAR, C.R., DOEBLING, S.W., DUFFEY, T., A., (2000). Vibration-Based

Damage Detection. Los Alamos National Laboratory Report MS P-946.

FILHO, L.; ROITMAN, N.;MAGLUTA,C. (2000). Detecção de Danos Estruturais

através de Métodos Diretos de Ajuste de Modelos. XXIX Jornadas

Sudamericanas de Ingenieria, 13-17 Noviembre, Punta Del Este, Uruguay.

FOURIE, P.C; GROENWOLD, A.A. (2002). The particle swarm optimization

algorithm in size and shape optimization. Struct. Multidisc. Optim. 23, p.259-

267.

FOX, C. H. J. (1992). The Location of Defects in Structures: A Comparison of

the use of Natural Frequency and Mode Shape Data. Proceedings 10th

Internationa Modal Analysis Conference, San Diego, California, Vol.1, p.522-

528.

122

FRISWELL, M.I.; MOTTERSHEAD, J. E. (1995). Finite Element Model

Updating in Structural Dynamics. 1 ed. Dordrecht, The Netherlands, Kluwer

Academic Publishers.

FRISWELL. M.I; PENNY J.E.T, (1997). Is damaged location using vibration

measurements practical? EUROMECH 365 International Workshop: DAMAS

97, Structural Damage Assessment using Advanced Signal Processing

Procedures, Sheffield, UK, June/July 1997.

GARCIA, G.V.; OSEGUEDA, R. (2000). Combining damage index method and

ARMA method to improve damage detection. Proceedings of the 18

International Modal Analysis Conference. p.668-673.

GOLDBERG, D.E. (1989). Genetic algorithm in search, optimization and

machine learning. Addison-Wesley Publishing, Reading, U.S.A.

GENOVESE, K.; LAMBERTI, L.; PAPPALETTERE, C. (2005). Equations

Improved global-local simulated annealing formulation for solving non-smooth

engineering optimization problems. International Journal of solids and

Structures. 42, p.203–237.

GLADWELL, G.M.L. (1997). Inverse Vibration Problem for Finite-Element

Models. Inverse Problems, 13 p. 311-322.

GOCH, G.; SCHMITZ, B.; KARPUSCHEWSKI, B.; GEERKENS, J.; REIGL, M.;

SPRONGL, P.; RITTER, R. (1999). Review of non-destructive measuring

methods for the assessment of surface integrity: a survey of new measuring

methods for coatings, layered structures and processed surfaces. Precision

Engineering, 23, p. 9-33.

GOFFE, W.L.; FERRIER, G.D.; ROGERS J. (1994). Global optimization of

statistical functions with simulated annealing. Journal of Econometrics. 60,

p. 65-99.

GUYAN, R.J. (1965). Reduction of Stiffnes and Mass matrices. AIAA Journal,

3, (2), p.380.

HAMAMOTO, T., SOMA, S. (2003). Story Damage Detection of Multistory

Buildings Using Genetic Algorithm and Neural Network. International

Workshop on advanced sensor, structural health monitoring and smart

structureson. 10-11 November, Keio University, Japan. Disponível

em:http://www.mita.sd.keio.ac.jp/news/workshop/workshop.htm Acesso

em: 24/03/2004.

HAUPT, R.L; HAUPT, SE. (1998). Practical Genetic Algorithms. New York, NY:

Wiley Interscience.

HEMEZ, F.M; FARHAT, C ; BACHER, E.; VALLAT, S.(1995).

On The efficiency

of model updating via genetic algorithm for structural damage detection. 36

123

AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, structural dynamics and

materials conference New Orleans;USA. 10-13 Apr. p. 2792-2801.

HEYLEN, W.; AVITABILE, P., (1998). Correlation considerations – Part 5.

Proceedings of the 16th International Modal Analysis Conference, February

2-5, Santa Barbara, California, Bethel, CT, Society for Experimental

Mechanics, p.207-214.

HJELMSTAD K.D; SHIN, S. (1996). Crack Identification in a Cantilever Beam

from Modal Response. Journal of Sound a Vibration, 198(5), p.527-545.

HUMAR, J.L. (1990). Dynamics of Structures. 1 ed. Englewood Cliffs, New

Jersey, Prentice-Hall.

HWANG, S-H; HE, R-S. (2006). Improving real-parameter genetic algorithm

with simulated annealing for engineering problems. Advances in Engineering

Software, 37, p. 406-418.

JAFFE, R.H. (2000). Random signals for engineers using Matlab® and

Mathcad®. Springer-Verlag New York.

JAMES, G.J; CARNE, T.G; LAUFFER, J.P. (1995). The natural excitation

technique (NExT) for modal parameter extraction from operating structures.

International Journal of Analytical and Experimental Modal Analysis, 10(4),

p. 260-277.

JAUREGUI, D.V; FARRAR, C.R. (1996a). Comparison of Damage

Identification Algorithms on Experimental Modal Data from a Bridge.

Proceedings of the 14th International Modal Analysis Conference, p.1423-

1429.

JAUREGUI, D.V; FARRAR, C.R. (1996b). Damage Detection Algorithms

Applied to Numerical Modal Data from a Bridge. Proceedings of the 14th

International Modal Analysis Conference, p.119-125.

JONES, K.; TURCOTE, J. (2002). Finite element model updating using anti

resonant frequencies. Journal of Sound and Vibration, 252(4), p.717-727.

KABE, A.M. (1985). Stiffness Matrix Adjustment Using Mode Data. AIAA

Journal, 23, (9), p.1431-1436.

KADIRKAMANATHAN, V; SELVARAJAH, K; FELMING, P. (2006). Stability

analysis of the particle dynamics in Particle Swarm Optimizer. IEEE

Transactions on Evolutionary Computation.p.1-11.

KENNEDY J. (1997). The Particle Swarm: Social adaptation of knowledge.

Proceedings of the 1997 IEEE International Conference on. Evolutionary

Computation, p. 303-308.

124

KENNEDY, J; EBERHART, R. (1995). Particle swarm optimization. Proc. IEEE

Int. Conf. Neural Networks, 4, p.1942-1948.

KIDDER, R. L. (1973). Reduction of Structural Frequency Equations, AIAA

Journal, v.11, n. 6, p.892.

KIM, H.M.; BARTKOWICZ, T.J. (1993) Damage Detection and Health

Monitoring of Large Space Structures, Sound and Vibration, 27 (6), p. 12-17.

KIM, J.-T; RYU, Y-S; CHO, H-M; STUBBS, N. (2003). Damage Identification in

Beam-type Structures: Frequency-based Method vs Mode-shape-based

Method. Engineering Structures, 25 , p.57–67.

KINCAID, R.K. (1992). Minimizing distortion and internal forces in truss

structures via simulated annealing. Structural Optimization 4, p. 55–61.

KIRKPATRICK, S., GELATT, A., VECCHI, M.P., (1983), Optimization by

simulated annealing. Science, 220, p. 671-680.

KIRMSHER. P.G, (1944). The effect of discontinuities on the natural

frequencies of beams. Proceedings of American society of Testing and

Materials, 44, p.897-904.

KOH, C.G; CHEN, Y,F; LIAW, C.-Y. (2003). A hybrid computational strategy

for identification of structural parameters. Computers and Structures, 81, p.

107-117.

KRAWCZUK, M.; OSTACHOWICZ, W. M. (1993). Hexahedral finite element

with an open crack. Finite element in analysis and design. 13, p.225-235.

KURATA, N., SPENCER, B.F., RUIZ-SANDOVAL, M. (2003). Risk Monitoring

of Buildings Using Wireless Sensor Network. International Workshop on

advanced sensor, structural health monitoring and smart structureson. 10-

11 November, Keio University, Japan. Disponível

em:http://www.mita.sd.keio.ac.jp/news/workshop/workshop.htm. Acesso

em: 24/03/2004.

KWONG, K-S.; LIN R-M. (2005). Robust finite element model updating using

Taguchi method. Journal of Sound and Vibration, 280(1-2), p.77-99.

LOCATELLI, M. (2000). Convergence of a Simulated Annealing Algorithm for

continuous global optimization. Journal of Global Optimization, 18, p. 219-

234.

LAARHOVEN, P.M.J.; AARTS, E.H.L. (1987). Simulated Annealing: Theory

and Applications. Kluwer Academic Publishers.

125

LAGARIAS, J.C; REDDS, J.A.; WRIGHT, M.H.; WRIGTH, P.E. (1998).

Convergence properties of the Nealder-Mead Simplex method in low

dimensions, SIAM J. Optim., 9(1), p.112-147.

LEATH, W. J.; ZIMMERMAN, D. C.; (1993). Analysis of neural network

supervised training with application to structural damage detection.

Proceedings of the 9

Virginia Polytechnic Institute and state university

symposium on dynamics and control of large structures, Blacsburg, VA,

p.583-594.

LEE, J.J.; LEE, J.W.; YI,J.H.; YUN, C.B.; JUNG, H.I. (2005). Neural

networks-based damage detection for bridges considering errors in baseline

Finite element models. Journal of Sound and Vibration, 280, p. 555-578.

LEE, S-Y.; WOOH, S-H. (2005).

Detection of stiffness reductions in laminated

composite plates from their dynamic response using the microgenetic

algorithm. Comput Mech. 36, p. 320-330.

LEONG, W.H.; STASZEWSKI, W.J.; LEE, BC.; SCARPA, F. (2005). Structural

health monitoring using scanning laser vibrometry: III. Lamb waves for fatigue

crack detection. Smart Materials and Structures, 14, p. 1387-1395.

LIEVEN, N.A.J.; EWINS, D.J. (1988). Spatial correlation of mode shapes, the

coordinate modal assurance criterion (COMAC). In Proceedings of the 6th

International Modal Analysis Conference, p.690–695.

LIFSHITZ, J.M.; ROTEM, A. (1969). Determination of reinforcement unbonding

of composites by a vibration technique. Journal of composite Materials, 3,

p.412-423.

LIU, S-C., AND YAO, J.T.P., (1978). Structural identification concept. Journal

of the Structural Division, ASCE, 104(ST12), 1845-1858.

LOU, H.; HANAGUD, S. (1997). Dynamic learning rate neural network training

and structural damage detection. AIAA Journal, 35(9), p.1522-1527.

LU, Q.; REN, G.; ZHAO, Y. (2002). Multiple Damage Location with Flexibility

Curvature and relative Frequency Change for Beam Structures. Journal of

Sound and vibration, 253(5), p.1101-1114.

LUS, H.; De ANGELIS, M.; BETTI, R.; LONGMAN, R. W. (2003). Constructing

second- order models of mechanical systems from identified state space

realizations. Part I: theoretical discussion. Journal of Engineering Mechanics,

May, p. 477-488.

MARES, C.; SURACE, C. (1996). An application of Genetic Algorithms to

identify damage in elastic structures. Journal of Sound and Vibration, 195(2),

p.195-215.

126

METROPOLIS, N.; ROSENBLUTH, A.; ROSENBLUTH, M.; TELLER, A.;

TELLER, E., (1953). Equations of state calculations by fast computing

machines, J. of Chem. Physics. 21, p.1087–1092.

MOITA, J.M; CORREIA, V,.M; MARTINS, P.G.; SOARES, C.M.;SOARES, C.A.

(2006). Optimal design in vibration control of adaptive structures using a

simulated annealing algorithm. Composite Structures, 75, p. 79-87.

MOSLEM, K.; NAFASPOUR, R. (2002). Structural Damage Detection by

Genetic Algorithms. AIAA Journal, 40 (7), p.1395–1401.

NAIR, K.K; KIREMIDJIAN, A. S; LAW, K.H. (2006). Time series damage

detection and localization algorithm with application to the ASCE benchmark

structure. Journal of Sound and Vibration, 291, p.349-368.

NAYFEHL, A.H.; MOOK, D.T. (1979). Non-linear oscillations. New York: John

Wiley and Sons.

NELDER, J.A; MEAD, R. (1965) A Simplex method for function minimization,

Computer Journal, 7, 308-313, 1965.

NOCEDAL, J., WRIGHT. S. J. (1999). Numerical optimization. New York:

Springer.

O’CALLAHAN, J. (1996). A procedure for an Improved Reduced System (IRS)

Mode. Proceeedings of the 7th International Modal Analysis Conference.

New York 1989, p.17-21.

OSTACHOWICZ , W.M; KRAWCZUK, M. (1990). Vibration analysis of a

cracked beam. Computer and Structures, 36 (2), p.245-250.

PANDEY, A.K.; BISWAS, M. (1994). Damage Detection in Structures Using

Changes in Flexibility. Journal of Sound and Vibration, Vol. 169, 1, p 3-17.

PANDEY, A.K.; BISWAS, M. (1995). Experiemental Verification of Flexibility

Difference Method for Locating Damage in Structures. Journal of Sound and

Vibration, 184(2), p.311-328.

PANDEY, A.K.; BISWAS, M.; SAMMAN, M.M. (1991). Damage Detection from

Changes in Curvature Mode Shapes. Journal of Sound and Vibration, 145(2),

p. 321–332.

PARSOPOULOS, K.E; VRAHATIS, M.N. (2002). Recent approaches to global

optimization problems through particle swarm optimization, Natural

Computing, 1. p.235-306.

PAWAR, P. M.; GANGULI, R. (2003). Genetic fuzzy system for damage

detection in beams and helicopter rotor blades. Computer Methods in applied

mechanics and engineering, 192, p. 2031-2057.

127

PENG, Z.K.; CHU, F.L. (2004). Application of the wavelet transform in

machine condition monitoring and fault diagnosis: a review with bibliography.

Mechanical Systems and Signal Processing, 18, p.199-221.

PIERCE, S.G.; WORDEN, K.; MANSON, G. (2006). A Novel information-gap

technique to assess reliability of neural networks-based damage detection.

Journal of Sound and Vibration, 293, p. 96-111.

QI, G.; BARHOST, A.; HASHEMI, J.; KAMALA, G. (1997). Discrete wavelet

decomposition of acoustic emission signals from carbon-fiber-reinforced

composites. Composites Science and Technology, 57(4), p. 389-403.

RAO, M.A.; SRINIVAS, J.; MURTHY, B.S.N. (2004). Damage detection in

Vibrating bodies using genetic algorithms. Computers and Structures, 82,

p.963-968.

RAY, M.C.; MALLIK, N. (2004). Finite element analysis of smart structures

containing piezoelectric fiber-reinfored composite actuator. AIAA Journal, vol.

42, N. 7, July 2004, p.1398-1405.

REDA TAHA, M.M.; NOURELDIN, A; LUCERO,J.L.; BACA, T.J. (2006).

Wavelet transform for structural health monitoring: a compendium of uses and

features. Structural Health Monitoring, Vol 5(3), p. 267-295.

REN, W.X; ZHAO, T.; HARIK, I.E. (2004). Experimental and analytical modal

analysis of a steel arch bridge. Journal of Structural Engineering, ASCE

130(7), p.1-10.

RUS, G.; CASTRO, E.; GALLEGO, A.; PEREZ-APARICIO, J.-L.; GARCIA-

HERNANADEZ, T. (2004). Detection and location of damage in rods using

wavelets of vibration simulated by the NSM and FEM. Boller, C. and

Staszewki, W.J (eds), Proceedings of the second European Workshop on

Structural Health Monitoring, Munich, germany, p. 465-473.

RYTTER, A., (1993), Vibration Based Inspection of Civil Engineering, Ph.D.

Dissertation, University of Aalborg, Denmark.

SAAVEDRA, P.N.; CUITIÑO, L.A. (2001). Crack detection and vibration

behavior of cracked beams. Computers & Structures, 79, p. 1451-1459.

SAKO, B.H.; KABE, A.M. (2005). Direct least-squares formulation of a

stiffness adjustment method. AIAA Journal, 43(2), p. 413-419.

SALAMA, M; BRUNO, R; CHEN, G-S. ; GARBA, J. (1990). Optimal placement

of excitations and sensors by simulated annealing. In: Recent advances in

multidisciplinary analysis and optimization NASA CP-3031, p. 1441–1458.

128

SALAWU, O.S. (1997). Detection of structural damage through changes in

frequency: a review. Engineering Structures, 19(9), p 718-723.

SALAWU, O.S.; WILLIAMS, C. (1994). Damage Location Using Vibration Mode

Shapes. Proceedings of the 12th International Modal Analysis Conference,

p.933-939.

SAMPAIO, R. P. C.; MAIA, N. M. M.; SILVA, J. M. M. (1999). Damage

detection using the frequency-response-function curvature method. Journal of

Sound and Vibration 226(5), p.1029-1042.

SANAYEI, M; SCAMOLPI, S. (1991). Structures element stiffness identification

from static test data. Journal of Engineering Mechanics Division, ASCE;

117(EM6).

SANG-YOUL, L; SHI-CHANG, W (2005). Detection of stiffness reductions in

laminated composites plates from their dynamic response using the

microgenetic algorithm. Comput Mech, 36, p. 320-330.

SCHUTTE, J.F; GROENWOLD, A.A (2003). Sizing desing of truss structures

using particle swarm particle. Struct. Multidisc. Optim. 25, p.261-269.

SCHUTTE, J; GROENWOLD, A.A. (2005). A study of global optimization using

particle swarms. Journal of global Optimization, 31, p. 93-108.

SHI Y, EBERHART RC. (1998). Parameter selection in particle swarm

optimization. In: Porto VW, Saravanan N, Waagen D, Eiben AE, editors.

Evolutionary programming VII, Lecture notes in computer science 1998, p.

591-600, Berlin: Springer.

SINHA, J.K.; FRISWELL, M.I.; EDWARDS, S. (2002). Simplified models for the

locations of cracks in beam structures using measured vibration data.

Journal of Sound and Vibration, 251, 1, p 13-38.

SOHN, H.; FARRAR, C.H. (2001). Damage diagnosis using time séries

analysis of vibration signals . Smart Materials and Structures. 10, p.446-

451.

STASZESWKY, W.J. (2002). Intelligent signal processing for damage detection

in composite materials. Composites Science and Technology, 62, p. 941-950.

State of-the-art report Monitoring and Safety Evaluation of Existing Concrete

Structures (2002). FIB Task Group 5-1. Disponivel

em:

http://www.ishmii.org/SHM%20Guidelines/FIB%20Europe%20Task%2

0Group%205-1%20-%20SHM%20Guidelines/view Acesso em:

01/100/2005.

129

STORER, D.M.; TOMLINSON, G.R. (1993). Recent development in the

measurement and interpretation of Higher Order Transfer Functions from non-

linear structures. Mech. Sys. Signal Process. 7, p173-189.

STUBBS, N.; J.-T. KIM; K. TOPOLE. (1992). An Efficient and Robust

Algorithm for Damage Localization in Offshore Platforms. Proceedings of the

ASCE Tenth Structures Congress, p.543-546.

SU, Z; LIN, H-Y; ZHOU, L-M.; LAU, K-T.; YE, L. (2005). Efficiency of genetic

algorithms and artificial neural networks for evaluating delamination in

composite structures using fibre Bragg grating sensors. Smart Materials and

structures, 14, p. 1541-1553.

TARANTOLA, A. (2004). Inverse Problem Theory and Methods for Model

Parameter Estimation. SIAM .

TAYAL M. (2003). Particle Swarm Optimization for mechanical design. Master

Thesis, University of Texas at Arlington.

TEUGHELS, A.; MAECK, J.; DE ROECK, G. (2002). Damage Assessment by

FE Model Updating using Damage Functions. Computers and structures, 80,

p.1869-1879.

The 1

International conference on Structural Health Monitoring of

Intelligent Infrastructure, SHMII-1’2003.

The 2

International conference on Structural Health Monitoring of

Intelligent Infrastructure, SHMII-2’2005. November 16-18, Shenzhen, China.

The 2

International Workshop on Structural Health Monitoring of

Innovative Civil Engineering Structures. September 22-23, 2004, Winnipeg,

Canada.

The 4

World Conference on Structural Control and Monitoring, 4WCSCM

2006. July 11-13. San Diego, California, USA.

The 5

Conference on Damage Assessment of Structures, DAMAS 2003.

July 1-3. Southampton, England.

The 6

Conference on Damage Assessment of Structures, DAMAS 2005.

July 4-6. Gdanks, Poland.

THOMPSON. W.J, (1943). Vibration of slender bars with discontinuities in

stiffness. Journal of Applied Mechanics, 17, p.203-207.

TSOU, P.; SHEN, M.H.H, (1994). Structural damage detection using neural

networks. AIAA Journal, 32, 1, p.176-183.

130

VAN OVERSCHEE, P; DE MOOR, B. (1996). Subspace identification for linear

systems: theory, implementation and applications. Kluwer academic

Publishers, Dordrecht, Netherlands.

VENTER, G.; SOBIESZCZANSKI-SOBIESKI, J. (2003) Particle Swarm

Optimization. AIAA journal, 41, 8, p.1583-1589.

WAHAB A. M.M.; DE ROECK, G. (1999). Damage Detection in Bridges using

Modal Curvatures: Application to a Real Damage Scenario. Journal of Sound

and Vibration, 226(2), p.217-235.

WEAVER, W. JR.; JOHNSTON, P. R. (1987). Structural Dynamics by Finite

Elements. Ed. Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice – Hall.

WETTER M, WRIGHT J. (2004). A comparison of deterministic and

probabilistic optimization algorithms for nonsmooth simulation-based

optimization. Building and Environment; 39, p. 989-999.

WONG, SV; HAMOUDA, AMS. (2000). Optimization of fuzzy rules design

using genetic algorithm. Adv Eng Softw, 31, p.251-262.

WORDEN, K., DULIEU-BARTON, J.M., (2004). An overview of intelligent fault

detection in systems and structures. Structural health Monitoring, 3(1):85-

98.

WORDEN, K.; SOHN, H.; FARRAR. C.R. (2002). Novelty detection in a

changing environment: regression and interpolation approaches, Journal of

Sound and Vibration, 258(4), 741-761.

WORDEN, K.; TOMLINSON, G.R. (2001). Nonlinearity in experimental modal

analysis. Phil.Trans.R. Soc. Lond. A 359, P113-130.

XXIII International Modal Analysis Conference IMAC 2005. January 31-

February 1. Orlando, Fl, USA.

YUN, C-B.; BAHNG, E.Y., (2000). Substructural identification using neural

networks. Computers and Structures, 77, 41-52.

ZANG, C.; IMREGUN, M. (2001). Structural damage detection using artificial

neural networks and measured FRF data reduced via principal component

projection, Journal of Sound and Vibration, Volume 242, Issue 5, 17 May

2001, Pages 813-827.

ZANG, C.; GRAFE, H.; IMREGUN, M. (2001). Frequency domain criteria for

correlating and updating dynamic finite element models. Mechanical Systems

and Signal Processing 15(1), p.139-155.

ZENG, P. (1998). Neural computing in mechanics. Appl Mech Rev, 51(12),

p.173-197.

131

ZHANG, YF. (2006). In situ fatigue crack detection using piezoelectric paint

sensor. Journal of Intelligent Material Systems and Structures, 17 (10),

p.843-852.

ZIAEI-RAD, S. (2005). Finite element model updating of rotating structures

using different optimization techniques. Iranian Journal of Science and

Technology, Transaction B, Engineering, 29(B6), p.569-585.

ZIMMERMAN, D. C.; SIMMERMACHER, T. (1995). Model correlation using

multiple static load and vibration test. AIAA Journal, 33, 11, p. 2182-2188.

ZIMMERMAN, D.C.; SIMMERMACHER, T.; KAOUK, M. (2005). Model

correlation and system health monitoring using frequency domain

measurements. Structural Health Monitoring, 4(3), p.213-227.

ZONG, Z; JAISHI, B; GE, J; REN, W.X. (2005). Dynamic analysis of a half-

through concrete-filled tube arch bridge. Engineering Structures, 27, p 3-15.

ZOU, Y., TONG, L., STEVEN, P. (2000). Vibration based model dependent

damage (delamination) identification and health monitoring for composite

structures-a review. Journal of Sound and Vibration, 230, p. 357-378

132

Apêndice A: Listagem

programa Simulated Annealing

133

Programado em Fortran segundo o algoritmo proposto por Corana et.

al. (1987).

Programa AS

USE DFPORT

PARAMETER (N = 2, NFF = 4)

DOUBLE PRECISION XB(N), XU(N), X(N), XOPT(N), C(N), TP(N),

1 FINI(NFF), XP(N), T,YY,s1,s2,Tol, RT, FOPT

INTEGER NP(N), NS, NT, NTA, SD1, SD2, MAF, NAa, NTF, M

REAL(8) elapsed_time, N1,N2,fa

LOGICAL MAX

Character*12 AN

EXTERNAL FCN

elapsed_time=TIMEF()

AN='SAA Rosenbrock 2D'

Parâmetros de entrada.

N = 2 número de variáveis e NFF = 4 valores das NFF funções critério de

parada (ver seção 4.2.4).

X(N) vetor valores das variáveis

XOPT(N) Valores ótimos da função

FOPT Valor ótimo da função

C(N) vetor para controle do tamanho do passo

TP(N) tamanho do passo

MAX = .FALSE. !MAX = .TRUE. Minimizar ou Maximizar?

Tol = 1.0D-6 Valor Tolerância

RT = 0.85 ! Programa de Esfriamento (redução temperatura)

Iniciar Sementes gerador números aleatórios

CALL RANDOM_SEED()

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s1)

N1=s1*100

SD1 = int(N1)

CALL RANDOM_SEED()

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s2)

N2=s2*2000

SD2 = int(N2)

NS=15 número de ciclos para ajuste do passo

NT =100 número iterações antes de redução de temperatura

MAF = 1000000 número máximo de avaliações permitidas

T=50000 Temperatura inicial (Sugestões de Corana et al. 1987)

Limites das variáveis

DO J=1,N

XB(J) =-1001D0 Limite Inferior variáveis

XU(I) =1001d0 Limite Superior variáveis

C(I) = 2.0

ENDDO

10 CONTINUE

Ponto inicial de busca

CALL RANDOM_SEED

Do j=1,N

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s1)

X(j)= XB(j)+s1*(XU(j)-XB(j))

End do

DO 20, I = 1, N

134

TP(I) = 1.0

20 CONTINUE

CALL SA(N,X,MAX,RT,Tol,NS,NT,NFF,MAF,XB,XU,C,SD1,

1 SD2,T,TP,XOPT,FOPT,NAa,NTA,NTF,FINI,XP,NP)

open(unit=1,file=AN,status='replace')

write(1,*)' Resultado SAA :'

write(1,*)' Valor Ótimo da Função :'

write(1,*)(FOPT)

write(1,*)' Coordenadas Ponto Ótimo :'

do I=1,N

write(1,*)(XOPT(I))

enddo

write(1,*)' Número total de avaliações da Fobj:'

write(1,*)(NTA)

write(1,*)' Número total de avaliações da Fobj aceitas:'

write(1,*)(NAa)

elapsed_time=TIMEF()

WRITE(1,'(''tempo cálculo:'',1F8.4)') elapsed_time

STOP

END

SUBROUTINE SA(N,X,MAX,RT,Tol,NS,NT,NFF,MAF,XB,XU,C,IPRINT,

1 SD1,SD2,T,TP,XOPT,FOPT,NAa,NTA,NTF,

2 FINI,XP,NP)

Sobrotina que realiza o procedimento de otimização.

Variáveis externas.

DOUBLE PRECISION X(*), XB(*), XU(*), C(*), TP(*), FINI(*),

1 XOPT(*), XP(*), T, Tol, RT, FOPT

INTEGER NP(*), N, NS, NT, NFF, NAa, MAF

1 NTF, IER, NTA, SD1, SD2

LOGICAL MAX

Variáveis internas.

DOUBLE PRECISION F, FP, P, PP, RATIO

INTEGER NUP, NED, Ner, NNEW, Lbd, H, I, J, M

LOGICAL QUIT

Funções.

DOUBLE PRECISION EXP

REAL ALEAT

Iniciar o gerador de números aleatórios ALEAT.

CALL IAL(SD1,SD2)

Definir valores iniciais

NAa = 0

NTF = 0

NTA = 0

DO 10, I = 1, N

XOPT(I) = X(I)

NP(I) = 0

10 CONTINUE

DO 20, I = 1, NFF

FINI(I) = 1.0D+20

20 CONTINUE

Se temperatura inicial for negativa, avisar.

IF (T .LE. 0.0) THEN

WRITE(*,*)'TEMPERATURA INICIAL NEGATIVA'

RETURN

END IF

135

Se valor inicial das variáveis esta fora dos limites, avisar.

DO 30, I = 1, N

IF ((X(I) .GT. XU(I)) .OR. (X(I) .LT. XB(I))) THEN

WRITE(*,*)'O VALOR INICIAL (X) ESTA FORA DOS LIMITES '

RETURN

END IF

30 CONTINUE

Calcular a função no ponto X e voltar com o valor F

CALL FCN(N,X,F)

Minimizar função FALSE

IF(.NOT. MAX) F = -F

NTA = NTA + 1

FOPT = F

FINI(1) = F

Inicia laço principal.

100 NUP = 0

Ner = 0

NNEW = 0

NED = 0

Lbd = 0

DO 400, M = 1, NT

DO 300, J = 1, NS

DO 200, H = 1, N

Gera XP, valor teste de X. usa TP para definir XP.

DO 110, I = 1, N

IF (I .EQ. H) THEN

XP(I) = X(I) + (ALEAT()*2.- 1.) * TP(I)

ELSE

XP(I) = X(I)

END IF

Se XP fora do limite, escolhe ponto dentro de RA e testa

IF((XP(I) .LT. XB(I)) .OR. (XP(I) .GT. XU(I))) THEN

XP(I) = XB(I) + (XU(I) - XB(I))*ALEAT()

Lbd = Lbd + 1

NTF = NTF + 1

END IF

110 CONTINUE

Avalia função em XP e devolve FP

CALL FCN(N,XP,FP)

IF(.NOT. MAX) FP = -FP

NTA = NTA + 1

Muitas avaliações da função==> termina algoritmo.

IF(NTA .GE. MAF) THEN

WRITE(*,*)' MUITAS AVALIACOES DA FUNCAO'

IF (.NOT. MAX) FOPT = -FOPT

RETURN

END IF

Aceita novo ponto se Valor função diminuir

IF(FP .GE. F) THEN

DO 120, I = 1, N

X(I) = XP(I)

120 CONTINUE

F = FP

NAa = NAa + 1

NP(H) = NP(H) + 1

NUP = NUP + 1

Novo ponto ótimo.

IF (FP .GT. FOPT) THEN

136

DO 130, I = 1, N

XOPT(I) = XP(I)

130 CONTINUE

FOPT = FP

NNEW = NNEW + 1

END IF

Critério de Metropolis para aceitar valor maior da função

ELSE

P = EXP((FP - F)/T)

PP = ALEAT()

IF (PP .LT. P) THEN

DO 140, I = 1, N

X(I) = XP(I)

140 CONTINUE

F = FP

NAa = NAa + 1

NP(H) = NP(H) + 1

NED = NED + 1

ELSE

Ner = Ner + 1

END IF

200 CONTINUE

300 CONTINUE

Ajusta Tamanho do Passo (Ver Corana et. Al (1987)).

DO 310, I = 1, N

RATIO = DFLOAT(NP(I)) /DFLOAT(NS)

IF (RATIO .GT. .6) THEN

TP(I) = TP(I)*(1. + C(I)*(RATIO - .6)/.4)

ELSE IF (RATIO .LT. .4) THEN

TP(I) = TP(I)/(1. + C(I)*((.4 - RATIO)/.4))

END IF

IF (TP(I) .GT. (XU(I)-XB(I))) THEN

TP(I) = XU(I) - XB(I)

END IF

310 CONTINUE

DO 320, I = 1, N

NP(I) = 0

320 CONTINUE

400 CONTINUE

Checar critério de parada.

QUIT = .FALSE.

FINI(1) = F

IF ((FOPT - FINI(1)) .LE. Tol) QUIT = .TRUE.

DO 410, I = 1, NFF

IF (ABS(F - FINI(I)) .GT. Tol) QUIT = .FALSE.

410 CONTINUE

Terminar o SAA

IF (QUIT) THEN

DO 420, I = 1, N

X(I) = XOPT(I)

420 CONTINUE

IF (.NOT. MAX) FOPT = -FOPT

RETURN

137

END IF

Continua novo laço se critério de parada não for satisfeito.

T = RT*T

DO 430, I = NFF, 2, -1

FINI(I) = FINI(I-1)

430 CONTINUE

F = FOPT

DO 440, I = 1, N

X(I) = XOPT(I)

440 CONTINUE

GO TO 100

END

Subroutine IAL(IJ,KL) Inicia o Gerador de Números aleatórios.

Variáveis sementes:

0 <= IJ <= 31328

0 <= KL<= 30081

real U(97), C, CD, CM

integer I97, J97

common /raset1/ U, C, CD, CM, I97, J97

If( IJ .lt. 0 .or. IJ .gt. 31328 .or.

* KL .lt. 0 .or. KL .gt. 30081 ) then

print '(A)', ' O PRIMEIRO NUM SEMENTE DEVE TER VALOR

*ENTRE 0 E 31328'

print '(A)',' A SEGUNDA SEMENTE DEVE TER VALOR ENTRE 0 E

*30081'

stop

Endif

i = mod(IJ/177, 177) + 2

j = mod(IJ , 177) + 2

k = mod(KL/169, 178) + 1

l = mod(KL, 169)

do 2 ii = 1, 97

s = 0.0

t = 0.5

do 3 jj = 1, 24

m = mod(mod(i*j, 179)*k, 179)

i = j

j = k

k = m

l = mod(53*l+1, 169)

if (mod(l*m, 64) .ge. 32) then

s = s + t

endif

t = 0.5 * t

3 continue

U(ii) = s

2 continue

C = 362436.0 / 16777216.0

CD = 7654321.0 / 16777216.0

CM = 16777213.0 /16777216.0

I97 = 97

J97 = 33

return

End

FUNCTION ALEAT() Gerador de Números Aleatórios

real U(97), C, CD, CM

138

integer I97, J97

common /raset1/ U, C, CD, CM, I97, J97

uni = U(I97) - U(J97)

if( uni .lt. 0.0 ) uni = uni + 1.0

U(I97) = uni

I97 = I97 - 1

if(I97 .eq. 0) I97 = 97

J97 = J97 - 1

if(J97 .eq. 0) J97 = 97

C = C - CD

if( C .lt. 0.0 ) C = C + CM

uni = uni - C

if( uni .lt. 0.0 ) uni = uni + 1.0

ALEAT = uni

return

END

SUBROUTINE FCN(N,X,F) Sub-rotina para cálculo da função objetivo

DOUBLE PRECISION X(N)

REAL*8 F,f1,f2,f3,F13

INTEGER N

Função de Rosenbrock 2D:

F=100*(X(2)-X(1)**2)**2+(1-X(1))**2

RETURN

END

139

Apêndice B: Listagem do

programa Particle Swarm

Optimization

140

Programado em Fortran segundo o algoritmo proposto por Kennedy e

Eberhart (1995) e Schutte e Groenwold (2003)

Parâmetros de entrada:

N número de partículas

M número de variáveis

JC Critério de parada guarda os JC últimos valores de melhor Fobj.

Ite Número Máximo de iterações permitidas

FCN nesta subrotina, se define a função objetivo

Programa PSO

USE DFPORT

PARAMETER (N = 20, M = 2)

PARAMETER (JC = 10, Ite = 100)

DOUBLE PRECISION PL(M), PU(M), PPV(M), PP(M,N), VP(M,N), P(M),

PPx(M,N), J(N), Jx(N), Jcrit(Ite), Jcritt(JC)

DOUBLE PRECISION PPVV(M), VPmax(M),Xxx(M),A(M,N), B(M,N)

INTEGER Pg,k,LL

REAL*8 w, C1,C2,fa,F,s1,s2,s3,s4

REAL*8 soma, media,ff,desvio,tolerância,Crit

CHARACTER*12 AN

EXTERNAL FCN

AN='RANDOM F13'

Parâmetros iniciais:

Tolerância=1d-7

C1=2d0

C2=2d0

w=1.4d0

Limites das variáveis

PL(1) =-50d0 Limite inferior

PL(2) =-50d0

PU(1) =10d0 Limite superior

PU(2) =10d0

Iniciar contador do número de iterações

k=0

LL=0 contador critério de parada

Definir população inicial de partículas distribuídas de forma aleatória

CALL RANDOM_SEED

Do jl=1,N

do i=1,M

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s1)

PPV(i)= PL(i)+s1*(PU(i)-PL(i))

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s2)

PPVV(i)= PL(i)+s2*(PU(i)-PL(i))

end do

141

do l=1,M

PP(l,jl)=PPV(l)

VP(l,jl)=PPVV(l)

end do

End do

Definir Limite da velocidade

Do i=1,M

VPmax(i)=(PU(i)-PL(i))/5d0

End do

Checar Limite de velocidade

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (VP(i,jj).GT.VPmax(i)) then

VP(i,jj)=VPmax(i)

else

continue

End if

End do

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (VP(i,jj).LT.-VPmax(i)) then

VP(i,jj)=-VPmax(i)

else

continue

End if

End do

Avaliar função objetivo para toda a população

Do l=1,N

do i=1,M

P(i)=PP(i,l)

End do

Call FCN(M,P,F)

J(l)=F

End do

Melhor posição da partícula individual, iteração zero:

PPx=PP

Jx=J

Melhor partícula global

Do ii=1,N

if (Jx(ii).EQ.Minval(Jx)) then

Pg=ii

else

continue

end if

End do

Do i=1,M

Xxx(i)=PP(i,Pg)

end do

10 if(k.LT.Ite) then !if(k.LT.5000) then

Ajuste da velocidade

CALL RANDOM_SEED

142

Do jj=1,N

Do i=1,M

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s3)

A(i,jj)=w*VP(i,jj)+c1*s3*(PPx(i,jj)-PP(i,jj))

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s4)

B(i,jj)=c2*s4*(Xxx(i)-PP(i,jj))

VP(i,jj)=A(i,jj)+B(i,jj)

end do

End do

Checar Limite de velocidade

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (VP(i,jj).GT.VPmax(i)) then

VP(i,jj)=VPmax(i)

else

continue

End if

End do

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (VP(i,jj).LT.-VPmax(i)) then

VP(i,jj)=-VPmax(i)

else

continue

End if

End do

Ajuste da posição

Do jj=1,N

Do i=1,M

PP(i,jj)=PP(i,jj)+VP(i,jj)

end do

End do

Checar Limite da posição

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (PP(i,jj).GT.PU(i)) then

PP(i,jj)=PU(i)

else

continue

End if

End do

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (PP(i,jj).LT.PL(i)) then

PP(i,jj)=PL(i)

else

continue

End if

End do

Ajuste melhor individuo: avaliação de Fobj

Do l=1,N

do i=1,M

P(i)=PP(i,l)

End do

Call FCN(M,P,F)

143

J(l)=F

End do

Atualiza o melhor individuo e o melhor valor Fobj

Do i=1,N

IF (J(i).LT.Jx(i)) then

Jx(i)=J(i)

Do jj=1,M

PPx(jj,i)=PP(jj,i)

End do

Else

continue

End if

End Do

Atualiza o melhor resultado global

Do jj=1,N

IF (Jx(jj).EQ.Minval(Jx)) then

Pg=jj

else

continue

end if

End do

Do i=1,M

Xxx(i)=PP(i,Pg)

end do

Crit=Minval(J) Guarda o conhecimento atual das partículas

Critério de parada: desvio padrão das ultimas N avaliações da Função objetivo

if ((LL+1).LT.JC) then

Jcrit(LL+1)=Crit

else

continue

end if

if (LL.GE.JC.and.LL.LT.Ite) then

Jcrit(LL)=Crit

nj=LL-JC

do i=1,JC

Jcritt(i)=Jcrit(i+nj) !guardar os JC últimos resultados no

end do !vetor Jcritt

soma=0

do i=1,JC

soma=soma+Jcritt(i)

end do

media=soma/JC

ff=0

do i=1,JC

ff=(ff+(Jcritt(i)-media)**2)/(10-1)

end do

desvio=sqrt(ff)

if (desvio.LT.tolerancia) then

go to 20

else

continue

end if

LL=LL+1

else

LL=LL+1

continue

144

end if

k=k+1

w=w*0.98 Redução linear de inércia

go to 10

else

20 end if

Grava resultados em arquivo, nome arquivo

open(unit=1,file=AN,status='replace')

write(1,*)'Valor Jcritt :'

do I=1,JC

write(1,*)(Jcritt(I))

enddo

write(1,*)'Melhor posicao :'

do I=1,M

write(1,*)(Xxx(I))

enddo

write(1,*)'Melhor Funcao obj :'

write(1,*)(Minval(Jx))

write(1,*)'Número iteracoes k :'

write(1,*)(k)

End

Cálculo função objetivo Venter, 2003

SUBROUTINE FCN(M,P,F)

DOUBLE PRECISION P(M)

REAL*8 F,f1,f2,f3,F13

INTEGER M

!funcao de venter 2D

f1=P(1)**2-100*cos(P(1))**2-100*cos(P(1)**2/30)+P(2)**2

f2=-100*cos(P(2))**2-100*cos(P(2)**2/30)

F=f1+f2+1400d0

return

end

145

Apêndice C: Listagem do

programa PSOS

146

O PSOS foi programado na linguagem Fortran segundo o algoritmo

apresentado no Capítulo 5 deste trabalho.

Programa PSOS

USE IMSL

INTEGER MM

Parameter(MM=4)

INTEGER IB,MAX

real*8 FT, FVA,X(MM), XG(MM),XLB(MM),XUB(MM),S

CHARACTER*12 AN

External FCN

AN='DUMPOL PSO'

XG(1)=1.4d0 chute inicial fator redução Inércia w

XG(2)=2d0 chute inicial c1

XG(3)=2d0 chute inicial c2

XG(4)=20d0 chute inicial N

MAX=200

S=1

FT=1d-4

CALL DUMPOL(FCN,MM,XG,S,FT,MAX,X,FVA) Cálculo no espaço de parâmetros

heurísticos

DUMPOL rotina interna do Fortran baseada no Simplex. O usuário pode programa-

la segundo o apresentado na seção 5.2)

open(unit=1,file=AN,status='replace')

write(1,*)' **************************** '

write(1,*)'Resultado final do DUMPOL :'

write(1,*)'Minimo Fobj :'

write(1,*)FVA

write(1,*)'Parametros otimos do PSO :'

do i=1,MM

write(1,*)X(i)

end do

write(1,*)'Número de avaliacoes Realizadas :'

write(1,*)MAX

End

SUBROUTINE FCN(MM,X,FFF) Cálculo no espaço de valores da função objetivo.

Implementa o PSO de acordo com o exposto no capitulo 5 desta tese.

use DFPORT

DOUBLE PRECISION X(MM)

REAL *8 FFF

PARAMETER ( M = 2) M = número de variáveis espaço de parâmetros

INTEGER MM

PARAMETER (JC = 20, Ite = 80) JC os n últimos valores de melhor Fobj,

Ite = número máximo de iterações permitidas

REAL*8,dimension(:,:),allocatable::PP,VP,PPx,A,B

REAL *8,dimension(:),allocatable::J,Jx

DOUBLE PRECISION PL(M), PU(M), PPV(M),P(M), Jcrit(Ite), Jcritt(JC)

DOUBLE PRECISION PPVV(M), VPmax(M),Xxx(M)

DOUBLE PRECISION Gbest(Ite)

INTEGER Pg,k,LL

REAL*8 w, c1,c2,fa,F,s1,s2,s3,s4

REAL *8 soma, media,ff,desvio,tolerancia,Crit,NH

CHARACTER*12 AN

147

EXTERNAL FCNN

AN='DUMPOL PSO'

Parâmetros iniciais:

X2=X(1) Fator redução Inércia

c1=X(2) const. c1

c2=X(3) const. c2

N=int(X(4)) número de partículas N

NH=5

ALLOCATE(PP(M,N),VP(M,N))

ALLOCATE(PPx(M,N))

ALLOCATE(A(M,N),B(M,N))

ALLOCATE(Jx(N),J(N))

tolerância=1d-6

!Limites para função exemplo: Venter

PL(1) =-50d0

PL(2) =-50d0

PU(1) =10d0

PU(2) =10d0

Iniciar contador do número máximo de iterações

k=0

LL=0 contador critério de parada

Gera o conjunto aleatório de partículas iniciais

CALL RANDOM_SEED

Do jl=1,N

do i=1,M

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s1)

PPV(i)= PL(i)+s1*(PU(i)-PL(i))

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s2)

PPVV(i)= PL(i)+s2*(PU(i)-PL(i))

end do

do l=1,M

PP(l,jl)=PPV(l)

VP(l,jl)=PPVV(l)

end do

End do

Limite da velocidade

do i=1,M

!VPmax(i)=(PU(i)-PL(i))/5d0

VPmax(i)=(PU(i)-PL(i))/NH

End do

Checar Limite de velocidade

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (VP(i,jj).GT.VPmax(i)) then

VP(i,jj)=VPmax(i)

else

continue

148

End if

End do

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (VP(i,jj).LT.-VPmax(i)) then

VP(i,jj)=-VPmax(i)

else

continue

End if

End do

Avaliar função objetivo para cada uma das N partículas

de M variáveis

Do l=1,N

do i=1,M

P(i)=PP(i,l)

End do

Call FCNN(M,P,F)

J(l)=F

end do

Melhor individual iteração zero:

PPx=PP

Jx=J

Melhor posição global:

Do ii=1,N

if (Jx(ii).EQ.Minval(Jx)) then

Pg=ii

else

continue

end if

End do

Do i=1,M

Xxx(i)=PP(i,Pg)

end do

10 IF(k.LT.Ite) then

Ajuste da velocidade

CALL RANDOM_SEED

Do jj=1,N

Do i=1,M

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s3)

A(i,jj)=w*VP(i,jj)+c1*s3*(PPx(i,jj)-PP(i,jj))

CALL RANDOM_NUMBER (HARVEST = s4)

B(i,jj)=c2*s4*(Xxx(i)-PP(i,jj))

VP(i,jj)=A(i,jj)+B(i,jj)

end do

End do

Checar Limite de velocidade

149

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (VP(i,jj).GT.VPmax(i)) then

VP(i,jj)=VPmax(i)

else

continue

End if

End do

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (VP(i,jj).LT.-VPmax(i)) then

VP(i,jj)=-VPmax(i)

else

continue

End if

End do

Ajuste da posição das particulas

Do jj=1,N

Do i=1,M

PP(i,jj)=PP(i,jj)+VP(i,jj)

end do

End do

Checar Limite da posição

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (PP(i,jj).GT.PU(i)) then

PP(i,jj)=PU(i)

else

continue

End if

End do

Do jj=1,N

Do i=1,M

IF (PP(i,jj).LT.PL(i)) then

PP(i,jj)=PL(i)

else

continue

End if

End do

Atualiza melhor individuo: avaliação de Fobj para cada partícula

Do l=1,N

do i=1,M

P(i)=PP(i,l)

End do

Call FCNN(M,P,F)

J(l)=F !vetor com os N (Num.Partículas) valores de Fobj

End do

150

Atualiza o melhor valor Fobj do enxame

Do i=1,N

IF (J(i).LT.Jx(i)) then

Jx(i)=J(i)

Do jj=1,M

PPx(jj,i)=PP(jj,i)

End do

Else

continue

End if

End Do

Atualiza o melhor resultado global

Do jj=1,N

IF (Jx(jj).EQ.Minval(Jx)) then

Pg=jj

else

continue

end if

End do

Do i=1,M

Xxx(i)=PP(i,Pg)

End do

Crit=Minval(J) é o conhecimento atual das partículas

Gbest(k+1)=Minval(Jx)

Critério de parada: desvio padrão das ultimas JC avaliações da Fobj=

if ((LL+1).LT.JC) then

Jcrit(LL+1)=Crit

else

continue

end if

If (LL.GE.JC.and.LL.LE.Ite) then

Jcrit(LL)=Crit

nj=LL-JC

do i=1,JC

Jcritt(i)=Jcrit(i+nj) !guardar os JC últimos resultados no

end do

soma=0

do i=1,JC

soma=soma+Jcritt(i)

end do

media=soma/JC

ff=0

do i=1,JC

ff=(ff+(Jcritt(i)-media)**2)/(JC-1)

end do

desvio=sqrt(ff)

!write(1,*)'desvio :'

151

!write(1,*)(desvio)

if (desvio.LT.tolerancia) then

!w=w*0.98

!write(1,*)'w :'

!write(1,*)(w)

go to 20

else

continue

end if

LL=LL+1

else

LL=LL+1

continue

end if

k=k+1

!w=w*0.98 Inércia linear

w=X2*w

go to 10

Else

20 end if

GRAVA RESULTADOS EM ARQUIVO

open(unit=1,file=AN,status='replace')

write(1,*)'------------------'

write(1,*)'Melhor posicao :'

do I=1,M

write(1,*)(Xxx(I))

enddo

write(1,*)'======================'

write(1,*)'Melhor Funcao obj :'

write(1,*)(Minval(Jx))

write(1,*)'======================'

write(1,*)'Número iteracoes k :'

write(1,*)(k+1)

write(1,*)'parametros N, FRI,c1, c2, 1.4 de Iner Inic,w(final) :'

write(1,*)N

write(1,*)(X2)

write(1,*)(c1)

write(1,*)(c2)

write(1,*)1.4

write(1,*)(w)

write(1,*)' '

FFF=Minval(Jx)

RETURN

End

SUBROUTINE FCNN(M,P,FF) Cálculo da função objetivo

DOUBLE PRECISION P(M)

REAL*8 FF,f1,f2,f3

INTEGER M

!funcao de venter 2D

152

f1=P(1)**2-100*cos(P(1))**2-100*cos(P(1)**2/30)+P(2)**2

f2=-100*cos(P(2))**2-100*cos(P(2)**2/30)

FF=f1+f2+1400d0

return

End

Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
 
Milhares de Livros para Download:
 
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas

Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
 
 