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CREEM2024
CREEM 2024 - XXX Congresso Nacional de Estudantes de Engenharia Mecânica
SIMULAÇÃO COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA IDENTIFICAR A INTEGRIDADE ESTRUTURAL DE UM TREM MAGLEV
Submission Author:
Letícia Gomes , SP
Co-Authors:
Letícia Gomes, Gabriel Cordeiro, Fabio Roberto Chavarette
Presenter: Letícia Gomes
doi://10.26678/ABCM.CREEM2024.CRE2024-0012
Abstract
Em todo o mundo existem muitos protótipos de transporte de levitação magnética, e ele têm demonstrado que este modo de transporte pode sim competir lucrativamente com o transporte aéreo. Na Alemanha tem-se o “Transrapid” que é inerentemente instável. Essa instabilidade se deve ao sistema de suspensão eletromagnética, que usa força atrativa para levitar o trem. Logo, dentro das características do monitoramento da integridade estrutural (SHM), uma das principais partes é o processamento dos parâmetros captados e, por conseguinte, o diagnóstico. Contudo, para esse processamento ser eficiente e confiável é exigido um reconhecimento de padrões que consiga abranger a gama de dados oriundo do monitoramento. Um caminho alternativo que dentro da literatura científica, que se apresentou mais eficiente foi à implementação de um Sistema Imunológico Artificial (SIA), oriundo da Computação Inteligente. Ele representa uma classe de algoritmos que buscam representar mecanismos do Sistema Imunológico Biológico. Por meio das características de dinâmica estrutural, o Algoritmo de Seleção Negativa (ANS) e o Filtro de Wierner foram escolhidos para sintetizar o reconhecimento de padrões e a tomada de decisão, fechando a implementação do processo de detecção de falhas com o objetivo de analisar o funcionamento, precisão e eficiência do algoritmo em relação aos sinais que foram propostos, e assim poder visualizar o resultado final de cada processamento e tirar a conclusão de qual das transformadas seriam mais eficientes e que apontasse para uma assertividade ou não.
Keywords
Algoritmo de Seleção Negativa, MAGLEV, Sistema Imunológico Artificial, SHM, Filtro de Wiener
