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dc.contributor.advisor1Santos, Alexandre Bessa dos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6070068004839508pt_BR
dc.contributor.referee1Barbero, Andrés Pablo López-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8904044191613796pt_BR
dc.contributor.referee2Marcato, André Luís Marques-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1033215067775319pt_BR
dc.creatorBarino, Felipe Oliveira-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5107316437322965pt_BR
dc.date.accessioned2021-08-24T12:06:32Z-
dc.date.available2021-08-24-
dc.date.available2021-08-24T12:06:32Z-
dc.date.issued2021-07-30-
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34019/ufjf/di/2021/00161pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13184-
dc.description.abstractTo ensure the safety and durability of in service structures, constant monitoring of their structural health has been used by engineers to aid management, decision-making, and maintenance scheduling. In this context, sensing systems are extremely important. This work presents the use of long-period fiber grating (LPFGs) based optical fiber sensors on loading condition estimation. Optical fiber sensors are great candidates to real-time monitoring of structures because they are capable of handling harsh environments, have electromagnetic immunity, and low attenuation. This work shows two force identification scenarios: loading condition estimation at a simply-supported beam and two-dimensional compression force at an optical fiber. The first was accomplished by a mathematical model of the beam and was capable of estimating the force intensity with a relative mean absolute error of 1.22% and 2.51% for its position. Whereas the latter was accomplished by a machine learning data-driven model that estimated the force intensity with relative mean absolute error of 2.19% and 3.93% concerning its direction.pt_BR
dc.description.resumoPara garantir a segurança e durabilidade de estruturas em serviço, o monitoramento constante da saúde estrutural destas vem sendo utilizado por engenheiros para melhor gerenciamento, tomada de decisões e planejamento de manutenção. Neste cenário, sistemas de sensoriamento são extremamente importantes. Este trabalho apresenta o uso de sensores ópticos a fibra baseados em grades de período longo (LPFGs, do inglês long period fiber gratings) na identificação de forças em estruturas. Sensores ópticos a fibra são interessantes para monitorar estruturas em tempo real devido à capacidade de lidar com ambientes hostis, imunidade eletromagnética e baixa atenuação do sinal. Nesta dissertação são analisados dois cenários: identificação de um carregamento concentrado em uma viga biapoiada e identificação de forças bidimensionais por meio da compressão da LPFG. No primeiro caso, desenvolveu-se um modelo matemático para identificação da intensidade e posição de uma força aplicada a tal viga, obtendo um erro absoluto relativo de, em média, 1,22% na estimativa da intensidade e 2,51% na estimativa da posição. Já no segundo caso, um modelo de regressão baseado em aprendizado de máquinas foi utilizado para identificar a intensidade e direção de uma força com erro absoluto relativo de, em média, 2,19% e 3,93%, respectivamente.pt_BR
dc.description.sponsorshipPROQUALI (UFJF)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectSensorespt_BR
dc.subjectGrades de período longo em fibrapt_BR
dc.subjectIdentificação de forçapt_BR
dc.subjectCarregamentopt_BR
dc.subjectViga biapoiadapt_BR
dc.subjectSensor multidimensionalpt_BR
dc.subjectSensorspt_BR
dc.subjectLong period fiber gratingpt_BR
dc.subjectForce identificationpt_BR
dc.subjectLoadingpt_BR
dc.subjectSimplysupported beampt_BR
dc.subjectMultidimensional sensorpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.titleSensores ópticos baseados em LPFGs para identificação de condições de carregamento em estruturaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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