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CPGEI (Mestrado): Marcos Aleksandro Kamizi-27/03/15

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 27/03/2015
das 18h00 até 21h00
Onde Sede Central: Sala C-301
Nome do Contato Prof. José Luís Fabris
Participantes Prof. José Luís Fabris , Dr. Orientador UTFPR
Profa. Marcia Muller, Dra. Co-orientadora UTFPR
Banca examinadora:
Prof. José Luís Fabris, Dr. Presidente UTFPR
Prof. Jean Carlos Cardozo da Silva, Dr. UTFPR
Prof. Gustavo Rafael Collere Possetti, Dr. Sanepar
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Monitoramento ótico de impactos mecânicos supervisionado por inteligência artificial

Resumo: Neste trabalho apresenta-se um sensor ótico inteligente apto a localizar a posição de impactos mecânicos aplicados em uma estrutura plana. Para isso, os transdutores foram caracterizados, preliminarmente, quanto à deformação mecânica. Nesta aplicação, quatro redes de Bragg em fibra ótica foram instaladas em uma placa quadrada de polimetil-metacrilato, submetida a um conjunto de impactos em condições controladas. As respostas fornecidas pelos transdutores foram utilizadas para modelar e testar redes neurais artificiais. O sistema demonstrou possuir a capacidade para realizar a tarefa de encontrar a posição do distúrbio, mesmo em pontos de impacto diferentes daqueles apresentados na etapa de treinamento. O maior erro médio quadrático medido na fase de testes foi de 1,1 cm em relação ao ponto de impacto, sendo que os pontos localizavam-se a uma distância de 5 cm uns dos outros e estavam demarcados em uma superfície de prova com 60 cm de comprimento, 60 cm de largura e 6 mm de espessura.
Palavras-chave: Sensores óticos, Sensor em fibra ótica, Rede de Bragg, Rede neural artificial, Monitoramento de impactos

Optical monitoring of mechanical impacts supervised by artificial inteligence

Abstract: In this work is presented an intelligent optical sensor capable to localize the position of mechanical impacts on a flat surface structure. The transducers were previously characterized relatively to mechanical strain. In this application, four optical fiber Bragg gratings were installed on a polymethyl methacrylate square plate, subjected to a set of mechanical impacts under controlled conditions. The responses provided by the transducers were used to model and test Artificial Neural Networks. The system showed the capacity to determine the disturbance positions, even at impact points different from the ones used in the training stage. The higher mean square error obtained in the test stage was 1,1 cm relatively to the impact position, wherein the points were located at a distance of 5 cm from each other on a test surface with 60 cm length, 60 cm width and 6 mm height.
Keywords: Optical sensor, Fiber Bragg grating, Artificial neural network, Monitoring of impacts.

Lista de publicações:

M. A. Kamizi, G. R. C. Possetti, M. Muller, and J. L. Fabris, Monitoramento ótico de impactos mecânicos supervisionado por redes neurais artificiais, 16o SBMO - Simpósio Brasileiro de Micro-ondas e Optoeletrônica e 11o CBMag - Congresso Brasileiro de Eletromagnetismo, p. 669–673, 2013.

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