Autoregressive model extrapolation using cubic splines for damage progression analysis

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Espírito Santo (UFES)-
Autor(es): dc.contributorLusófona University-
Autor(es): dc.contributorUniversidade do Porto-
Autor(es): dc.creatorYano, Marcus Omori [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorVillani, Luis G. G.-
Autor(es): dc.creatorda Silva, Samuel [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorFigueiredo, Eloi-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:49:03Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:49:03Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-25-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-25-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1007/s40430-020-02734-3-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/207048-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/207048-
Descrição: dc.descriptionThe application of Structural Health Monitoring (SHM) methods focuses mainly on its initial levels of the hierarchy of damage identification. The contribution of this paper is to propose a new strategy that allows going further, predicting the progression of the damage indices through the extrapolation of Autoregressive (AR) models with one-step-ahead prediction estimated at early-stage damage conditions using piecewise cubic splines. A trending curve capable of predicting the damage progression can be determined, and it allows the extrapolation to future structural conditions based on some assumptions. The data sets of a benchmark involving a three-story building structure are investigated to illustrate the proposed methodology. The extrapolated coefficients in the most severe condition are implemented to identify an extrapolated AR model, and the results are encouraging by adequately reproducing the structure’s future behavior if the damage is initially detected and not repaired immediately.-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia Mecânica Ilha Solteira Faculdade de Engenharia UNESP - Universidade Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia Mecânica Vitória Centro Tecnológico UFES - Universidade Federal do Espírito Santo-
Descrição: dc.descriptionFaculty of Engineering Lusófona University-
Descrição: dc.descriptionConstruct Faculdade de Engenharia Universidade do Porto-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia Mecânica Ilha Solteira Faculdade de Engenharia UNESP - Universidade Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista: 10/2017-PROPG-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 131297/2017-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 15/25676-2-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 17/15512-8-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2017/15512-8-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 307520/2016-1-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 404463/2016-9-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 88882.433643/2019-01-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationJournal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectAutoregressive model-
Palavras-chave: dc.subjectCubic Splines-
Palavras-chave: dc.subjectDamage progression-
Palavras-chave: dc.subjectExtrapolation of AR model-
Palavras-chave: dc.subjectStructural Health Monitoring-
Título: dc.titleAutoregressive model extrapolation using cubic splines for damage progression analysis-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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