ISEP - DM – Engenharia Civil
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Browsing ISEP - DM – Engenharia Civil by Field of Science and Technology (FOS) "Engenharia e Tecnologia::Engenharia Civil"
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- Identificação de danos nas rodas de veículos ferroviários com base na resposta dinâmica do sistema veículo-via e inteligência artificialPublication . Magalhães, Jorge Rui Barroso; Ribeiro, Diogo Rodrigo FerreiraA presente dissertação foca-se no desenvolvimento e aplicação de uma estratégia híbrida de técnicas de Inteligência Artificial (IA) para detetar rodas com defeitos de circularidade no comboio ferroviário de passageiros Alfa pendular. Este algoritmo é alimentado a partir das respostas dinâmicas adquiridas por um sistema de monitorização wayside composto por um conjunto de acelerómetros instalados nos carris da via-férrea. O método foi desenvolvido com o auxílio de diversas simulações numéricas 3D relativas a passagens ferroviárias, permitindo extrair a resposta dinâmica do sistema veículo-via. As simulações numéricas abrangem duas possibilidades de circulação: condições normais (cenários de base) e condições anormais (cenários de dano). Os dois tipos de cenários incluem condições de operação ferroviária variável, nomeadamente, diferentes perfis de irregularidade e ruído no sistema de medição. Relativamente aos cenários de dano, foram considerados dois tipos de defeitos geométricos possíveis de serem modelados, um referente à presença de lisos na superfície de rolamento e outro caracterizado por um desgaste ondulatório periódico ao longo do perímetro da roda, denominado de poligonização. A metodologia desenvolvida inclui um processo de treino com o auxílio de uma rede neuronal artificial, designada por Autoencoder Esparso, de forma a serem extraídos indicadores de dano. Os dados de entrada para este Autoencoder compreendem as respostas dinâmicas da via adquiridas numericamente. A sensibilidade do indicador de dano é incrementada através da aplicação da distância Mahalanobis. Posteriormente, é aplicada uma análise de outliers, para detetar os danos previamente simulados, e uma técnica de clusters para classificação do dano em duas fases: i) identificação do tipo de dano; ii) identificação da severidade de cada tipo de dano. Por fim, a metodologia desenvolvida é sujeita a uma validação com base num conjunto de respostas dinâmicas adquiridas experimentalmente.