Práticas atuais e tendências de pesquisa na análise de fadiga em guindastes
Current practices and research trends on fatigue analysis in cranes
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X94321Palavras-chave:
Guindastes, Fadiga, Aprendizado de máquina, Método dos elementos finitos, Gêmeo digitalResumo
Guindastes são sistemas industriais críticos sujeitos a cargas cíclicas e estocásticas prolongadas, tornando suas estruturas metálicas propensas a falhas por fadiga, especialmente em juntas soldadas. Esta revisão examina sistematicamente metodologias convencionais e avançadas para avaliação de fadiga em guindastes. Abordagens tradicionais baseadas em curvas S–N e na regra de Miner são discutidas, juntamente com métodos avançados de tensão local (tensão de entalhe, tensão hot-spot, tensão estrutural equivalente) e critérios multiaxiais. O papel da simulação numérica, incluindo MEF e co-simulação com Dinâmica Multicorpos (MBD), é destacado. Tendências emergentes como Aprendizado de Máquina (ML), estruturas Gêmeas Digitais (DT) e atualização bayesiana para confiabilidade são revisadas como ferramentas transformadoras para predição em tempo real e inspeção baseada em risco. O artigo enfatiza os fundamentos matemáticos e computacionais desses métodos, alinhando-se ao escopo da matemática aplicada. Por fim, uma discussão crítica sintetiza lacunas na literatura e são propostas direções futuras de pesquisa.
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