Diagnóstico de falhas em estruturas isotrópicas utilizando sistemas imunológicos artificiais com seleção negativa e clonal

Abstract

Este trabalho é dedicado ao desenvolvimento de uma metodologia baseada no monitoramento da integridade estrutural em aeronaves com foco em técnicas de computação inteligente, tendo como intuito detectar, localizar e quantificar falhas estruturais utilizando os sistemas imunológicos artificiais (SIA). Este conceito permite compor o sistema de diagnóstico apto a aprender continuamente, contemplando distintas situações de danos, sem a necessidade de reiniciar o processo de aprendizado. Neste cenário, foi empregado dois algoritmos imunológicos artificiais, sendo o algoritmo de seleção negativa, responsável pelo processo de reconhecimento de padrões, e o algoritmo de seleção clonal responsável pelo processo de aprendizado continuado. Também foi possível quantificar o grau de influência do dano para as cinco situações de danos. Para avaliar a metodologia foi montada uma bancada experimental com transdutores piezelétricos que funcionam como sensor e atuador em configurações experimentais, que podem ser anexadas à estrutura para produzir ou coletar ondas numa placa de alumínio (representando a asa do avião), sendo coletados sinais na situação normal e em cinco situações distintas de danos. Os resultados demonstraram robustez e precisão da nova metodologia proposta.

This work is dedicated to the development of a methodology based on the monitoring of structural integrity in aircraft with a focus on intelligent computing techniques, aiming to detect structural failures using the artificial immune systems (AIS). This concept allows to compose the diagnostic system capable of learning continuously, contemplating different situations of damages, without the need to restart the learning process. In this scenario, two artificial immunological algorithms were employed, the negative selection algorithm, responsible for the pattern recognition process, and the clonal selection algorithm responsible for the continuous learning process. It was also possible to quantify the degree of influence of the damage for the five damage situations. To assess the methodology, an experimental bench was mounted with piezoelectric transducers that act as sensors and actuators in experimental configurations, which can be attached to the structure to produce or collect waves on an aluminum plate (representing the wing of the airplane), being collected signals in the normal situation and in five different situations of damages. The results demonstrate the robustness and accuracy of the proposed new methodology.