Resumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M.Sc.)

Monitoração de Defeitos em Dutos Rígidos por Emissão Acústica e Redes Neurais

Carlos Fernando Carlim Pinto

Março/2011

Orientadores:

Luiz Pereira Calôba Romeu Ricardo da Silva

Programa:

Engenharia Elétrica

      Dentre os ensaios não destrutivos, destaca-se o método de inspeção com a técnica de emissão acústica, o qual está baseado na detecção de fontes de sinais acústicos que são emitidos durante a propagação de descontinuidades e deformações plásticas acentuadas. O presente trabalho tem como objetivo desenvolver classificadores não lineares, tendo como entrada os parâmetros dos sinais de Emissão Acústica (EA), capazes de discriminar o crescimento dos defeitos de fratura em duto rígido em três classes de sinais: Sem Propagação, Propagação Estável e Propagação Instável. A discriminação entre as classes foi feita por classificadores de padrões não-lineares usando redes neurais artificiais feedforwards treinadas pelo algoritmo backpropagation. Os resultados apresentaram acurácia de classificação de 86% para situação de três classes de sinais, provando que houve uma evolução significante nos estudos com o intuito de separar o momento de propagação estável do instável. Realizou-se também estudo de relevância de parâmetros dos sinais de EA.