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Uso de redes neurais artificiais para a predição dos melhores parâmetros de reconstrução de imagem de elementos de concreto

Processo: 23/04604-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2023
Vigência (Término): 31 de outubro de 2023
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Civil - Estruturas
Pesquisador responsável:Vladimir Guilherme Haach
Beneficiário:Lara Guizi Anoni
Supervisor: Lev Khazanovich
Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa: University of Pittsburgh (Pitt), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:22/15224-0 - Tomografia ultrassônica de elementos de concreto: Retroprojeção x Métodos Algébricos, BP.MS
Assunto(s):Reconstrução de imagens   Redes neurais (computação)   Ultrassom   Ensaios não destrutivos   Concreto
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Detecção de Danos | Reconstrução de Imagens | Redes Neurais Artificiais | Tomografia do Concreto | tomografia ultrassônica | ultrassom | Ensaios Não Destrutivos

Resumo

Ensaios com a propagação de pulsos ultrassônicos têm sido amplamente utilizados para a inspeção de elementos de concreto, uma vez que não causam danos à estrutura inspecionada. A rápida detecção de não homogeneidades da estrutura em uma análise simples e a geração de imagens tomográficas de seções internas com uma análise mais complexa estão entre as vantagens deste ensaio. Pesquisas relacionadas à tomografia ultrassônica envolvem várias técnicas de reconstrução de imagens, incluindo métodos algébricos e de projeção, com definições específicas que contribuem para a precisão da imagem. A tomografia pode ser gerada com base no tempo de voo ou variações na amplitude da onda. Os dados podem ser manipulados com regras de interpolação, e algoritmos de atualização de trajetórias podem ser utilizados. A qualidade das imagens geradas depende destas definições. Assim, este estudo propõe a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNN) para prever a melhor técnica de reconstrução de imagens e os parâmetros específicos relacionados. Várias imagens simuladas geradas com um software de análise de dados de ultrassom irão ajudar no treinamento, teste e optimização da ANN. O objetivo da pesquisa é melhorar a capacidade de geração de imagens a partir dos resultados de ensaios com ultrassom para a detecção de vazios e danos em elementos de concreto. (AU)

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