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Abstract(s)
A reabilitação de estruturas tem vindo a assumir uma importância crescente, nomeadamente por
razões económicas. Para caracterização do estado de degradação das estruturas existentes
utilizam-se preferencialmente métodos não invasivos, assumindo especial relevância os ensaios
de vibração ambiente que permitem determinar os principais parâmetros modais, com base nos
denominados métodos de identificação modal.
Os parâmetros modais (frequências próprias, amortecimentos e modos de vibração) estão
diretamente relacionados com as reais condições de conservação/deterioração das estruturas, pois
dependem das suas características de rigidez, massa e amortecimento.
Os métodos de identificação modal dividem-se em duas categorias principais, métodos no domínio
da frequência e métodos no domínio do tempo, abordando-se neste trabalho apenas os métodos no
domínio do tempo.
Quanto aos métodos no domínio do tempo, apresenta-se inicialmente o denominado Método da
Máxima Verosimilhança (MMV), implementado, neste caso, apenas para sistemas completamente
observados. No caso de sistemas parcialmente observados implementou-se, o método Covariancedriven,
Stochastic Subspace Identification method (SSI-Cov).
Neste trabalho foram inicialmente implementados, em MATLAB, os referidos métodos no
domínio do tempo, MMV e SSI-Cov, os quais foram testados na análise de estruturas simples do
tipo edifícios de N pisos, considerando situações de estruturas completamente observadas.
Posteriormente o método SSI-Cov foi aplicado a casos de estruturas simples, mas considerando
situações de estruturas parcialmente observadas. Por fim, o método SSI-Cov é testado na barragem
do Cabril, primeiro com base em registos gerados numericamente, recorrendo a um modelo de
elementos finitos da barragem (considerando excitação do tipo ruído branco) e, em seguida, o
método é utilizado para a análise de registos reais de vibrações medidas na barragem do Cabril,
com um sistema de monitorização de vibrações em contínuo, instalado em obra desde 2008.
The rehabilitation of structures is becoming increasingly important, for economic reasons. In order to characterize the degradation state of existing structures, non-invasive methods are preferred. Ambient vibration tests are used to determine the main modal parameters, based on the so-called modal identification methods. Modal parameters (own frequencies, damping and vibration modes) are directly related to the actual conditions of conservation / deterioration of the structures, since they depend on their characteristics of rigidity, mass and damping. The methods of modal identification are divided into two main categories - methods in the frequency domain and time-domain methods, being the latter, i. e., time-domain methods, the only ones used in this work. As for the methods in the time domain, the so-called Maximum Likelihood Method (MLM) is initially introduced, implemented in this case only for fully observed systems. In the case of partially observed systems, the Covariance-driven, Stochastic Subspace Identification method (SSI-Cov) was implemented. This work is divided into two phases. In a first phase, the time domain methods MLM and SSICov in MATLAB are implemented, in order to study simple structures, such as N-storey buildings, in cases of completely observed structures. Subsequently, the SSI-Cov method is applied to simple structures, but considering these as partially observed. Finally, and as a main objective, this work intends to contribute to the development and use of the modal identification methods of structures in large dams, in the time domain, in the perspective of their use in the analysis of vibrations, due to environmental excitation. Thus, the SSI-Cov method is tested on the Cabril dam, based on numerically generated records, using a finite element model of the dam (considering white noise type excitation), and then the method is used for the analysis of actual vibration records measured at the Cabril dam, with a continuous vibration monitoring system, installed on site since 2008.
The rehabilitation of structures is becoming increasingly important, for economic reasons. In order to characterize the degradation state of existing structures, non-invasive methods are preferred. Ambient vibration tests are used to determine the main modal parameters, based on the so-called modal identification methods. Modal parameters (own frequencies, damping and vibration modes) are directly related to the actual conditions of conservation / deterioration of the structures, since they depend on their characteristics of rigidity, mass and damping. The methods of modal identification are divided into two main categories - methods in the frequency domain and time-domain methods, being the latter, i. e., time-domain methods, the only ones used in this work. As for the methods in the time domain, the so-called Maximum Likelihood Method (MLM) is initially introduced, implemented in this case only for fully observed systems. In the case of partially observed systems, the Covariance-driven, Stochastic Subspace Identification method (SSI-Cov) was implemented. This work is divided into two phases. In a first phase, the time domain methods MLM and SSICov in MATLAB are implemented, in order to study simple structures, such as N-storey buildings, in cases of completely observed structures. Subsequently, the SSI-Cov method is applied to simple structures, but considering these as partially observed. Finally, and as a main objective, this work intends to contribute to the development and use of the modal identification methods of structures in large dams, in the time domain, in the perspective of their use in the analysis of vibrations, due to environmental excitation. Thus, the SSI-Cov method is tested on the Cabril dam, based on numerically generated records, using a finite element model of the dam (considering white noise type excitation), and then the method is used for the analysis of actual vibration records measured at the Cabril dam, with a continuous vibration monitoring system, installed on site since 2008.
Description
Trabalho final de mestrado elaborado no Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC) para a obtenção do grau de mestre em Engenharia Civil pelo Instituto Superior de Engenharia de Lisboa no âmbito do protocolo de cooperação entre o ISEL e o LNEC
Keywords
Estruturas em betão Concrete structures Monitorização Monitoring Reabilitação Rehabilitation Medição de acelerações Measurement of accelerations Modos de vibração Vibration modes Modelo linear estocástico Linear Stochastic model Equações diferenciais estocásticas Stochastic differential equations Estimador de máxima verosimilhança Maximum Likelihood Estimator Processos estocásticos Stochastic processes Processo de Ornstein-Uhlenbeck Ornstein-Uhlenbeck process
Citation
FREITAS, Matilde Maria Cunha dos Santos Gaspar de - Monitorização de vibrações em estruturas : métodos de identificação modal no domínio do tempo. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2017. Dissertação de mestrado.
Publisher
Instituto Superior de Engenharia de Lisboa