Desenvolvimento e validação de metodologias para a deteção de dano em placas

Abstract

A deteção de dano em estruturas é um pilar fundamental na área de Engenharia uma vez que tem como objetivo precaver e evitar as consequências que a presença de dano pode acarretar a nível económico, ambiental e humano. Neste sentido, têm sido desenvolvidos e testados múltiplos métodos que, através de diferentes conceitos e metodologias, são capazes de identificar os danos nas diversas estruturas. Neste âmbito, esta dissertação valida a aplicabilidade e eficácia de 4 métodos de identificação de dano em placas, um elemento estrutural que se caracteriza por ter uma espessura tipicamente fina e que é utilizado em áreas relevantes da Engenharia, como é o caso da aeroespacial, mecânica e naval. Os métodos testados têm por base as Funções de Resposta em Frequência (FRFs) que descrevem a resposta dinâmica da estrutura causada por uma excitação externa. Tendo em conta que a presença de dano em estruturas causa variações nas propriedades dinâmicas das mesmas, é possível identificar o dano através da comparação das FRFs das estruturas com e sem dano. Os quatro métodos estudados apresentam algumas variações entre si, nomeadamente no que toca aos pontos de medição e excitação considerados para análise. Por forma a diversificar o estudo, definiram-se duas etapas de identificação de dano distintas: etapa de simulação numérica e etapa de ensaios experimentais. Na primeira, avalia-se a eficácia dos métodos numa placa metálica modelada numericamente, em que se simula a presença de dano através da remoção de uma porção da placa. Na segunda, utiliza-se uma placa de material compósito, um material cada vez mais utilizado devido às suas características, que é submetida a uma série de ensaios experimentais, dos quais são obtidos dados que são posteriormente tratados, permitindo assim testar a aplicabilidade dos métodos. Alguns fatores como a localização dos danos ou a variação da gama de frequências utilizada são também testados, contribuindo assim para identificar tendências e avaliar a influência que estes podem ter na aplicabilidade e eficácia dos métodos.

Damage detection in structures is a fundamental factor in the field of Engineering, as it aims to prevent and avoid the consequences that the presence of damage can have at an economic, environmental and human level. In this sense, multiple methods have been developed and tested, and are capable of identifying damage in different structures through different concepts and methodologies. In this context, this dissertation validates the applicability and effectiveness of 4 damage identification methods in plates, which are structural elements recognized by having thin thickness. These types of structures are usually used in relevant areas of Engineering, such as aerospace, mechanics and naval. The tested methods are based on Frequency Response Functions (FRFs) which describe the dynamic response of a structure caused by an external exciting force. Considering that the presence of damage in structures causes variations in their dynamic properties, it is possible to identify damage by comparing the FRFs of the damaged structure and the undamaged structure. The four methods present some variations among themselves, especially when it comes to the measurement points considered for analysis. In order to diversify this study, two distinct damage identification stages were defined: the numerical simulation stage and the experimental testing stage. In the first one, the effectiveness of the methods is tested on a numerically modeled metal plate, in which the presence of damage is simulated by removing a portion of the plate. In the second one, it is used a composite plate whose application has increasingly grown due to its characteristics. The plate is submitted through a series of experimental tests from which data are obtained and subsequently processed, allowing to assess the applicability of the methods. Some other factors such as the location of the damage or the range of frequencies used are also tested, contributing to identify trends and analyze the influence that these may have on the applicability and effectiveness of the methods.