Diagnóstico de falhas estruturais usando métodos híbridos inteligentes

Caro leitor neste livro apresenta-se três metodologias híbridas inteligente baseadas em sistemas imunológicos artificiais, redes neurais artificiais e transformada wavelet para realizar o diagnóstico de falhas estruturais. Neste contexto, emprega-se como ferramentas as redes neurais artificiais Multi-Layer Perceptron e ARTMAP-Fuzzy, o algoritmo de seleção negativa e a transformada wavelet. As técnicas de inteligência computacional empregadas neste projeto foram concebidas e inspirada em processos naturais ou biológicos, de modo a reproduzir computacionalmente suas principais características, propriedade e funcionalidades. As técnicas são empregadas para realizar a análise, identificação e caracterização das falhas estruturais decorrentes da estrutura. A principal aplicação destes métodos é auxiliar no processo de inspeção de estruturas, visando detectar e caracterizar falhas, bem como, a tomada de decisões, a fim de evitar catástrofes/acidentes. Os algoritmos propostos foram avaliados utilizando dados obtidos com dois modelos numéricos de estruturas: sendo um edifício e um trator agrícola. Os resultados obtidos pelos métodos são excelentes, apresentando robustez e precisão.