Identificação de danos estruturais empregando modelos de funções exponenciais, transformação integral e inferência Bayesiana - de Andrade, Renan Pinto; Stutz, Leonardo Tavares; Knupp, Diego Campos (Scientia Plena, 2023)
O presente trabalho aborda o problema inverso de identificação de danos estruturais em uma viga de Euler-Bernoulli. No modelo direto, o campo de dano estrutural é descrito de forma continua por funções de base exponenciais e a resposta dinâmica do modelo é obtida por meio de uma solução híbrida (analítica-numérica) fornecida pela Transformada Integral Generalizada. O problema inverso de identificação de danos é formulado segundo a inferência Bayesiana e o método Transitional Markov Chain Monte Carlo é utilizado para a amostragem da função densidade de probabilidade a posteriori dos parâmetros incertos que descrevem o campo de dano. A verificação da metodologia proposta é feita a partir de simulações numéricas considerando uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada de modo que três cenários de dano distintos são analisados.