Estratégia baseada em seleção de características para localização de deterioração estrutural

Recentemente, técnicas de detecção de danos estruturais têm sido impulsionadas pelos avanços nas tecnologias de ciência de dados. Neste contexto, o presente estudo apresenta uma metodologia automática de localização de danos baseada na extração de caraterísticas de dados dinâmicos em multi-domínios associado a um processo de filtragem. A etapa de extração é realizada simultaneamente nos domínios do tempo, frequência e quefrência como forma de diversificar a aquisição de informações relevantes. Em aprendizado de máquinas, este procedimento de filtragem é chamado de “seleção de características” e é aplicado aqui com o objetivo de diminuir a redundância e aumentar a relevância do conjunto de características. O conceito principal é que o método proposto pode se adaptar à estrutura, fornecendo generalidade sobre o tipo de geometria, material e excitação. Um índice sensível ao dano é construído a partir de uma análise de outliers. O método mostrou-se promissor em localizar anomalias no viaduto Z24, uma das estruturas icônicas utilizadas para a avaliação de métodos de identificação de danos.