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Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Estudo comparativo de métodos de compressão de dados e detecção de danos em monitoramento de integridade estrutural
Structural Health Monitoring (SHM) is a process that aims to detect damage in structures through sensors attached on this structure that capture the data and quantify the damage in real time. A big number of sensors capturing information in short time intervals can generate a huge volume of data,...
Autor principal: | ELIASQUEVICI, Felipe |
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Grau: | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação |
Publicado em: |
2019
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Assuntos: | |
Acesso em linha: |
http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1518 |
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oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-15182019-06-28T12:20:22Z Estudo comparativo de métodos de compressão de dados e detecção de danos em monitoramento de integridade estrutural ELIASQUEVICI, Felipe SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de http://lattes.cnpq.br/4742268936279649 SHM Compressão de dados Detecção de danos Método de avaliação Clusterização CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Structural Health Monitoring (SHM) is a process that aims to detect damage in structures through sensors attached on this structure that capture the data and quantify the damage in real time. A big number of sensors capturing information in short time intervals can generate a huge volume of data, that needs to be transmitted and stored. Data compression then becomes essential to these kinds of system. In the compression process, however, essential characteristics of the signals generated by the sensors can be lost, and the damage detection could be compromised. Considering that, this study propose to compare several combinations of data compression methods and damage detection techniques. To measure the efficiency of those combinations it is utilized a parametric metric, which quantifies how good a combination is in a single measure. After comparing the results it was observed that the algorithm Chebshevy Approximation generate the best results, specially when combined with Fuzzy-C-Means and K-Means. O Monitoramento de Integridade Estrutural (SHM) é um processo que objetiva detectar danos em estruturas através de sensores instalados na mesma que captam dados e fazem quantização de dano em tempo real. Um número grande de sensores coletando informações em um intervalos curtos de tempo podem gerar uma quantidade muito grande de dados, que precisam ser transmitidos e armazenados. A compressão de dados torna-se essencial então para esses sistemas. Durante o processo de compressão, entretanto, características importantes dos sinais gerados pelos sensores podem ser perdidas, e a detecção de danos pode ficar comprometida. Nesse contexto, este trabalho propõe um estudo comparativo entre combinações de métodos de compressão de dados e técnicas de detecção de danos. sobre os dados comprimidos. Para mensurar a eficiência dessas combinações utiliza-se uma métrica paramétrica, a qual quantifica o quão boa uma combinação é em uma única medida. Apos comparados os resultados foi observado que as combinações envolvendo o algoritmo Chebshevy Approximation geraram os melhores resultados, especialmente com os algoritmos Fuzy-C-Means e K-Means. 2019-06-17T14:04:36Z 2019-06-17T14:04:36Z 2018-02-23 Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação ELIASQUEVICI, Felipe. Estudo comparativo de métodos de compressão de dados e detecção de danos em monitoramento de integridade estrutural. Orientador: Claudomiro de Souza de Sales Junior. 2018. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Faculdade de Computação, Instituto de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1518. Acesso em:. http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1518 Acesso Aberto 1 CD-ROM |
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Biblioteca Digital de Monografias - UFPA |
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then becomes essential to these kinds of system. In the compression process, however,
essential characteristics of the signals generated by the sensors can be lost, and the damage
detection could be compromised. Considering that, this study propose to compare several
combinations of data compression methods and damage detection techniques. To measure
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