Termografia e inteligência artificial
Reconhecimento de padrões de defeitos em concreto a partir de imagens térmicas estacionárias e redes neurais artificiais
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Este trabalho apresenta um método não destrutivo para o diagnóstico da integridade subsuperficial de estruturas de concreto utilizando imagens térmicas estacionárias e redes neurais artificiais (RNA). As imagens térmicas utilizadas no estudo foram geradas pelo software Ansys 12®, onde foi simulado um bloco com as propriedades equivalentes ao concreto contendo um elemento de alta porosidade representando um defeito em seu interior. Nestas simulações, as dimensões do defeito foram parametrizadas e o modelo de transferência de calor adotado foi a Equação de Condução do calor de Fou...
Este trabalho apresenta um método não destrutivo para o diagnóstico da integridade subsuperficial de estruturas de concreto utilizando imagens térmicas estacionárias e redes neurais artificiais (RNA). As imagens térmicas utilizadas no estudo foram geradas pelo software Ansys 12®, onde foi simulado um bloco com as propriedades equivalentes ao concreto contendo um elemento de alta porosidade representando um defeito em seu interior. Nestas simulações, as dimensões do defeito foram parametrizadas e o modelo de transferência de calor adotado foi a Equação de Condução do calor de Fourier em regime estacionário sob condições de contorno que estabeleciam um fluxo de calor em uma única direção. A partir dos resultados obtidos nestas simulações, campos térmicos em uma das faces do bloco, e da aplicação de técnicas de processamento de imagens com o software Matlab R2010®, foi possível o desenvolvimento dos algoritmos de localização do defeito e de coleta de dados para o treinamento das topologias neurais para o reconhecimento de padrões de defeito na estrutura de concreto.
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