{"id":547,"date":"2016-07-17T19:11:47","date_gmt":"2016-07-17T22:11:47","guid":{"rendered":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/?page_id=547"},"modified":"2016-07-17T19:11:47","modified_gmt":"2016-07-17T22:11:47","slug":"vol9-no3-art4","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/publicacoes\/vol9-no3\/vol9-no3-art4\/","title":{"rendered":"Aplicativo para o Diagn\u00f3stico Subsuperficial de Estruturas Baseado em Imagens T\u00e9rmicas e Redes Neurais Artificiais"},"content":{"rendered":"

T\u00edtulo:<\/strong> Aplicativo para o Diagn\u00f3stico Subsuperficial de Estruturas Baseado em Imagens T\u00e9rmicas e Redes Neurais Artificiais<\/p>\n

Autores:<\/strong> Pettres, Roberto; Jarek, Amanda; Lacerda, Luiz Alkimin de<\/p>\n

Resumo:<\/strong> Este trabalho apresenta um aplicativo baseado em redes neurais artificiais desenvolvido para detectar e diagnosticar anomalias subsuperficiais no interior de estruturas de concreto a partir de imagens t\u00e9rmicas resultantes de um processo estacion\u00e1rio de transfer\u00eancia de calor. As imagens utilizadas para o desenvolvimento e valida\u00e7\u00e3o do aplicativo foram geradas numericamente com o aux\u00edlio do software Ansys\u00ae com a simula\u00e7\u00e3o de transfer\u00eancia de calor em um bloco c\u00fabico contendo um elemento de alta porosidade representando um defeito em seu interior. Nas simula\u00e7\u00f5es, as dimens\u00f5es do defeito foram parametrizadas e as condi\u00e7\u00f5es de contorno foram definidas para garantir um fluxo de calor unidirecional. Com o campo t\u00e9rmico em uma das faces do bloco e o uso de t\u00e9cnicas de processamento de imagens com o software Matlab\u00ae, algoritmos de coleta de dados foram desenvolvidos para o treinamento das topologias neurais. As redes neurais testadas foram definidas com a otimiza\u00e7\u00e3o de quatro topologias do tipo feedforward. As topologias que apresentaram melhor desempenho foram selecionadas para compor o aplicativo Thermography and Artificial Neural Network, desenvolvido com o intuito de avaliar imagens t\u00e9rmicas resultantes de ensaios n\u00e3o-destrutivos. A funcionalidade do aplicativo \u00e9 apresentada atrav\u00e9s de an\u00e1lises em um conjunto de imagens sint\u00e9ticas com diferentes \u00e1reas, resultantes de simula\u00e7\u00f5es com anomalias regulares e irregulares. O desempenho do aplicativo foi satisfat\u00f3rio, apresentando \u00eaxito na identifica\u00e7\u00e3o dos par\u00e2metros dimensionais dos defeitos.<\/p>\n

Palavras-chave:<\/strong> Redes Neurais Artificiais; Processamento de Imagens; Transfer\u00eancia de Calor; An\u00e1lises N\u00e3o-Destrutivas; Reconhecimento de Padr\u00f5es<\/p>\n

P\u00e1ginas:<\/strong> 17<\/p>\n

C\u00f3digo DOI:<\/strong> 10.21528\/lmln-vol9-no3-art4<\/a><\/p>\n

Artigo em PDF:<\/strong> vol9-no3-art4.pdf<\/a><\/p>\n

Arquivo BibTex:<\/strong> vol9-no3-art4.bib<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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