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Os materiais piezelétricos são denominados de materiais inteligentes e pertencem a uma classe de dielétricos que exibem deformação significativa em resposta a aplicação de um campo elétrico. Estes materiais, também, produzem uma polarização dielétrica, ou seja, um campo elétrico em resposta a deformação no material. Esta dupla propriedade exibida pelos materiais piezelétricos torna extremamente vantajosa a aplicação destes materiais para sistemas de controle e para localização e caracterização de falhas estruturais. Neste artigo, a caracterização de falhas estruturais é realizada em dois passos. em uma primeira etapa é utilizado o método da impedância elétrica para se determinar a região do dano e em uma segunda etapa se utiliza um método de otimização para quantificar a severidade das falhas. Identificação de falhas pertence ao grupo de problemas inversos, e portanto, não há solução única. A metodologia híbrida proposta se beneficia da técnica de impedância elétrica para localizar as regiões de danos e, assim, diminuir o número de variáveis envolvidas no processo de otimização. O procedimento é validado através de diferentes abordagens de otimização por nuvem de partículas, que é uma técnica da inteligência coletiva, usando operadores com geração de números aleatórios baseados em distribuições Gaussiana e de Cauchy.Piezoelectric materials exhibit significant deformation in response to an applied electric field, as well as generating an electrical charge in response to mechanical strain. Control designs and characterization of structural damage can take advantage of these dual properties. In this paper, the identification of damage is realized in two steps. The first uses the electric impedance technique in order to determine the location of the damage, and the second uses an optimization method to quantify the severity of the damage. Damage identification is an inverse problem, and has no unique solution. The hybrid approach proposed in this paper takes advantage of the electric impedance technique to localize the damaged regions with accuracy. This information permits a decrease in the number of variables involved in the process, which is a goal for any optimization technique. The procedure is validated through different particle swarm optimization approaches using an operator with random numbers based on Gaussian and Cauchy distributions

Detecção de falhas em estruturas inteligentes usando otimização por nuvem de partículas: fundamentos e estudo de casos