Rigidez de linhas híbridas para ancoragem offshore por meio de visão computacional
Autor: Marcelo de Ávila Barreto (Currículo Lattes)
Resumo
A dissertação analisa o comportamento mecânico de linhas de amarração híbridas compostas por fibras sintéticas de PET e de HMPE associadas em série, com foco na rigidez sob carregamentos quase-estáticos e dinâmicos. O estudo propõe o uso de visão computacional como alternativa à medição tradicional de deslocamentos em ensaios mecânicos, empregando as bibliotecas YOLO e OpenCV para rastrear deformações por meio do vídeo. A motivação vem da crescente demanda por sistemas de amarração mais leves e eficientes para plataformas offshore, como FPSOs e turbinas eólicas flutuantes. As fibras sintéticas, por oferecerem alta resistência e baixo peso, surgem como alternativa promissora aos cabos de aço, embora apresentem comportamento não linear e sensível ao histórico de carga. Foram construídos corpos de prova com diferentes proporções de PET e HMPE em série ligados por um elo metálico, e aplicados testes conforme a norma ISO 18692. Os vídeos foram analisados por um código em Python que estimou os alongamentos individuais dos segmentos. A validação do método mostrou alta correlação com os dados obtidos por máquina (r > 0,99 nos testes preliminares), embora o desempenho diminua com ensaios mais longos. Os resultados indicam a proporção dos materiais de compõem a linha híbrida em série influenciam na resposta de rigidez total da linha, sendo possível múltiplas rigidezes resultantes com apenas duas fibras. A visão computacional demonstrou ser uma ferramenta acessível e eficaz para medição de deformações, especialmente em casos de maiores deslocamentos.