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Flávio de Souza Barbosa

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq – Nível 2

e-mail: flavio.barbosa@ufjf.br

telefone: +55 (32) 2102-3419, ext. 208

 

Professor Titular da Universidade Federal de Juiz de Fora. Foi Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil da UFJF entre 2019 e 2023. Tem experiência na área de Engenharia Civil, com ênfase em Dinâmica das Estruturas, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelagem Computacional de Estruturas; Análise Modal, Controle de Vibrações; Monitoramento Estrutural – SHM; Inteligência Artificial e Processamento de Imagens aplicados à análise de estruturas. Graduação em Engenharia Civil pela UFJF (1994), Mestrado (1996) e Doutorado (2000) em Engenharia Civil pela COPPE/UFRJ. Entre 2001 e 2002 fez Pós-Doutorado no Laboratoire Central des Ponts et Chaussées (LCPC, atual Université Gustave Eiffel) de Paris com o tema: Identificação Dinâmica Estrutural. Professor convidado das seguintes universidades: Université de Cergy-Pontoise (França) 2009, 2010, 2011, 2012 e 2013; Politecno di Milano (Itália) 2016; Université Paris Nanterre (França) 2017. Universidad Nacional de Cuyo (Argentina) 2023. Editor da Revista: Structural Engineering International (SEI) – IABSE Journal – desde 2015. Membro Permanente do Comitê Científico do EVACES (Experimental Vibration Analysis for Civil Engineering Structures). É bolsista de produtividade do CNPq nível II no Comitê de Engenharia Civil.

Departamento de origem: Departamento de Mecânica Aplicada e Computacional

Área de concentração: Estruturas e Materiais

Linha de Pesquisa: Mecânica das Estruturas

Disciplinas Ministradas:

  • Análise Experimental
  • Dinâmica das Estruturas

Projetos Relevantes:

  • 2022 – Atual. Coordenador do projeto “Desenvolvimento de estratégias SHM para Ferrovias”. Participação da  UFJF – UnB – DNIT – UNESP  – ISEP (Portugal) – RUMO Malha Logística S.A. – UNCUYO (Argentina) 
    • Financiador(es): CNPq/FNDCT/MCT
  • 2022 – Atual. Coordendor do projeto: Algoritmos de aprendizado profundo de máquinas para sistemas de monitoramento de danos em estruturas
    • Financiado(es):CNPq

Publicações Relevantes:

  • FINOTTI, R. P.; GENTILE, C.; BARBOSA, F. S.; Cury, A. A. Structural novelty detection based on sparse autoencoders and control charts. STRUCTURAL ENGINEERING AND MECHANICS, v.81, p.647 – 664, 2022.
    https://doi.org/10.12989/sem.2022.81.5.647

 

  • FINOTTI, RAFAELLE PIAZZAROLI; BARBOSA, FLÁVIO DE SOUZA; CURY, ALEXANDRE ABRAHÃO; PIMENTEL, ROBERTO LEAL. Numerical and Experimental Evaluation of Structural Changes Using Sparse Auto-Encoders and SVM Applied to Dynamic Responses. Applied Sciences-Basel. , v.11, p.11965 – , 202

http://dx.doi.org/10.3390/app112411965

 

  • ANDRADE NUNES, LORENA; PIAZZAROLI FINOTTI AMARAL, RAFAELLE; SOUZA BARBOSA, FLÁVIO DE; ABRAHÃO CURY, ALEXANDRE. A hybrid learning strategy for structural damage detection. STRUCTURAL HEALTH MONITORING-AN INTERNATIONAL JOURNAL, v.1, p.147592172096694 – , 2020..

 http://dx.doi.org/10.1177/1475921720966943

 

  •  FINOTTI, R. P.; CURY, A.A.; Barbosa, F.S. An SHM approach using machine learning and statistical indicators extracted from raw dynamic measurements. Latin American Journal of Solids and Structures, v.16, p.1 – 17, 2019.

http://dx.doi.org/10.1590/1679-78254942

 

  • FERREIRA, GABRIEL SOARES; PIMENTEL, ROBERTO LEAL; BARBOSA, FLÁVIO DE SOUZA. Evaluation of two crack models for reinforced concrete one-way slabs subjected to bending by means of modal tests. STRUCTURES, v.28, p.2013 – 2022, 2020. 

http://dx.doi.org/10.1016/j.istruc.2020.10.025

Orientações em Andamento:

Mestrado

  • Matheus Júnior Silveira Dalcin. Uso de Autoencoders convolucionais para detecção de danos em estruturas. Início: 2022. Dissertação (Mestrado Acadêmico em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Juiz de Fora. (Orientador).
  • Ricardo Vidal Teixeira. Início: 2022. Redes Neurais Aplicadas à SHM. Dissertação (Mestrado Acadêmico em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Juiz de Fora. (Orientador).
  • Lucas Oliveira Scarton. Início: 2022. Avaliação de Normas de Dimensionamento para o Cálculo de Estruturas de Alvenaria. Dissertação (Mestrado Acadêmico em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Juiz de Fora. (Orientador).

Doutorado

  • Clayton Felício da Silva. Aplicação de estratégias de SHM para o monitoramento da integridade de pavimentos ferroviários. Início: 2022. Tese (Doutorado Acadêmico em Engenharia Civil) – Universidade de Brasília. (co-orientador).
  • Eric Vargas Loureiro. Análise computacional de Turbinas Eólicas. Tese (Doutorado Acadêmico em Modelagem Computacional) – Universidade Federal de Juiz de Fora (co-orientador).

Orientações Concluídas:

Mestrado

  • Clayton Felício da Silva. Uma análise comparativa do desempenho dos métodos Kernel Smoother e Monte Carlo aplicados a problemas de confiabilidade estrutural. 2022. Dissertação (Engenharia Civil) – Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Eduarda Marques Ferreira. Análise de modelos computacionais para avaliação do comportamento mecânico do concreto fissurado. 2021. Dissertação (Engenharia Civil) – Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Aristides Pereira Orlandi. Análise do colapso de estruturas a partir de falhas localizadas. 2020. Dissertação (Engenharia Civil) – Universidade Federal de Juiz de Fora

Doutorado

  • Rafaelle Piazzaroli Finotti Amaral. Inteligência Artificial Aplicada ao Monitoramento de Estruturas: Detecção de Alterações Mecânico-Estruturais Baseada no Uso de Redes Neurais Autocodificadoras Esparsas para a Caracterização de Respostas Dinâmicas. 2022. Tese (Modelagem Computacional) – Universidade Federal de Juiz de Fora  (Orientador)
  • Marcelo Ribeiro. Análise Numérica e Computacional de Sistemas de Controle de Vibrações Estruturais Induzidas pela Ação do Vento. 2018. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) – Universidade Federal de Juiz de Fora  (Orientador)
  •  Waldir Felippe Neme Filho. Desenvolvimento de um modelo computacional para simulação do comportamento dinâmico de vigas sanduíche com camada viscoelástica amortecedora. 2016. Tese (Modelagam Computacional) – Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional  (Orientador)