Resumo Este trabalho apresenta a identificação dinâmica de uma passarela estaiada a partir da aplicação de um sistema de aquisição de dados alternativo e métodos de identificação modal que se baseiam apenas na resposta. Os dados foram coletados durante ensaios dinâmicos realizados com um sistema de aquisição baseado na plataforma Arduino, composto por dispositivos de baixo custo com acelerômetros microeletromecânicos embarcados. Para os estais, foi utilizado o método Peak-Picking. Para a estrutura completa, foram utilizados os métodos Frequency Domain Decomposition e o Stochastic Subspace Identification - Unweighted Principal Components. O sistema de aquisição de dados proposto registrou as séries temporais necessárias para a Análise Modal Operacional de forma eficiente e o processo de aquisição das acelerações proporcionou resultados estáveis. Pelo menos quatro formas modais foram identificadas em todos os testes. Em todos os ensaios dos estais, um mínimo de quatro picos de alta energia na faixa de frequência entre 0 - 24 Hz do espectro foram obtidos com o sistema de aquisição e selecionados pelo método. Nos ensaios da estrutura completa, o sistema de aquisição de dados de baixo custo e os métodos de identificação forneceram os quatro primeiros modos de flexão, dentro da faixa de frequência entre 0 - 9 Hz. Os resultados do método no domínio da frequência mostraram uma diferença máxima, quando comparados aos de um modelo numérico 3D em elementos finitos, de 2,37% na primeira frequência experimental, enquanto que nas demais frequências a diferença ficou entre 1 e 2%. Para o método no domínio do tempo, a diferença máxima foi de 1,74% na quarta frequência, enquanto que nas demais, a diferença ficou entre 0,1 e 0,7%. As formas modais foram avaliadas através do índice Modal Assurance Criterion, e os resultados variaram entre 0,8513 e 0,9990. resposta Arduino embarcados estais PeakPicking. PeakPicking Peak Picking. Picking Peak-Picking completa Components estáveis testes 2 flexão D finitos 237 37 2,37 experimental 2% tempo 174 74 1,74 01 0, 07 7 0,7% Criterion 08513 8513 0,851 09990 9990 0,9990 23 3 2,3 17 1,7 0,7 0851 851 0,85 0999 999 0,999 2, 1, 085 85 0,8 099 99 0,99 08 8 09 0,9
Abstract This study describes the dynamic identification of a cable-stayed footbridge using an alternative data acquisition system and output-only modal identification methods. Data were collected during dynamic tests performed using an acquisition system based on the Arduino platform, consisting of low-cost devices with on-board Micro-Electro-Mechanical System (MEMS) accelerometers. The Peak-Picking (PP) method was used for the stay cables. The Frequency Domain Decomposition (FDD) and Stochastic Subspace Identification - Unweighted Principal Components (SSI-UPC) methods were used for the complete structure. The proposed data acquisition system efficiently recorded the time series required for Operational Modal Analysis and the acceleration acquisition process provided stable results. At least four mode shapes were identified in all tests. A minimum of four high energy peaks in the 0 - 24 Hz frequency range of the spectrum were obtained by the acquisition system in all of the cable tests and selected by the method. In the complete structure tests, the low-cost data acquisition system and the identification methods provided the first four flexural mode shapes, within the 0 - 9 Hz frequency range. Results for the frequency domain method showed a maximum difference of 2.37% in the first experimental frequency when compared to a 3D finite element numerical model, while in the other frequencies the difference was between 1 and 2%. For the time domain method, the maximum difference was 1.74% in the fourth frequency, with differences of between 0.1 and 0.7% in the other frequencies. The mode shapes were evaluated using the Modal Assurance Criterion (MAC) index, and the results varied between 0.8513 and 0.9990. cablestayed stayed outputonly output only platform lowcost low cost onboard board MicroElectroMechanical Micro Electro Mechanical MEMS (MEMS accelerometers PeakPicking Peak Picking PP (PP cables FDD (FDD SSIUPC SSI UPC (SSI-UPC 2 237 37 2.37 D model 2% 174 74 1.74 01 0. 07 7 0.7 MAC (MAC index 08513 8513 0.851 09990 9990 0.9990 23 3 2.3 17 1.7 0851 851 0.85 0999 999 0.999 2. 1. 085 85 0.8 099 99 0.99 08 8 09 0.9