Marcus Omori Yano

Formação complementar

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• FIGUEIREDO, ELOI ; OMORI YANO, MARCUS ; DA SILVA, SAMUEL ; MOLDOVAN, IONUT ; ADRIAN BUD, MIHAI . Transfer Learning to Enhance the Damage Detection Performance in Bridges When Using Numerical Models. Journal of Bridge Engineering , v. 28, p. 04022134, 2023.

• OMORI YANO, MARCUS ; FIGUEIREDO, ELOI ; DA SILVA, SAMUEL ; CURY, ALEXANDRE . Foundations and applicability of transfer learning for structural health monitoring of bridges. MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING , v. 204, p. 110766, 2023.

• OMORI YANO, MARCUS ; FIGUEIREDO, ELOI ; DA SILVA, SAMUEL ; CURY, ALEXANDRE ; MOLDOVAN, IONUT . Transfer Learning for Structural Health Monitoring in Bridges That Underwent Retrofitting. Buildings , v. 13, p. 2323, 2023.

• DA SILVA, SAMUEL ; OMORI YANO, MARCUS ; TELOLI, RAFAEL ; CHEVALLIER, GAËL ; RITTO, THIAGO G R . Domain Adaptation Of Population-Based Of Bolted Joint Structures For Loss Detection Of Tightening Torque. ASCE-ASME JOURNAL OF RISK AND UNCERTAINTY IN ENGINEERING SYSTEMS, PART B: MECHANICAL ENGINEERING , v. 1, p. 1-12, 2023.

• OMORI YANO, MARCUS ; DA SILVA, SAMUEL ; FIGUEIREDO, ELOI ; GIACON VILLANI, LUIS G . Damage quantification using transfer component analysis combined with Gaussian process regression. STRUCTURAL HEALTH MONITORING-AN INTERNATIONAL JOURNAL , v. 22, p. 147592172210945, 2022.

• YANO, MARCUS OMORI ; VILLANI, LUIS G. G. ; DA SILVA, SAMUEL ; FIGUEIREDO, ELOI . Autoregressive model extrapolation using cubic splines for damage progression analysis. JOURNAL OF THE BRAZILIAN SOCIETY OF MECHANICAL SCIENCES AND ENGINEERING (ONLINE) , v. 43, p. 1-15, 2021.

• SILVA, SAMUEL DA ; YANO, MARCUS OMORI ; GONSALEZ-BUENO, CAMILA GIANINI . Transfer Component Analysis for Compensation of Temperature Effects on the Impedance-Based Structural Health Monitoring. Journal of Nondestructive Evaluation , v. 40, p. 1-17, 2021.

• OMORI YANO, MARCUS ; FERREIRA, L. P. S. ; DA SILVA, SAMUEL ; CIMINI JR, C. A. ; FIGUEIREDO, ELOI . Gaussian process regression using hybrid data for damage quantification. In: 6th Brazilian Conference on Composite Materials, 2022, Tiradentes. Brazilian Conference on Composite Materials, 2022.

• FERREIRA, L. P. S. ; OMORI YANO, MARCUS ; SILVA, S. ; CIMINI, C. . Damage Quantification On Composite Structures Using Neural Networks And Hybrid Data. In: 33th Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences, 2022, Stockholm. 33th Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences, 2022.

• YANO, M. O. ; SILVA, S. . Análise de Severidade de Danos através da Extrapolação de Modelos Autorregressivos. In: X Congresso Nacional de Engenharia Mecânica, 2018, Salvador. Anais do X Congresso Nacional de Engenharia Mecânica, 2018., 2018.

• Carvalho, F.C. ; YANO, M. O. ; GERONEL, R. S. ; CONCEICAO, S. M. ; LOPES JR., V. . Otimização na extração de energia utilizando uma viga engastada. In: VIII Congresso Nacional de Engenharia Mecânica, 2014, Uberlândia. VIII CONEM, 2014. p. 1-9.

Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Desenvolvimento de estratégias de SHM para ferrovias, Descrição: Estratégias de Monitoramento de Integridade Estrutural (do inglês, SHM - Structural Health Monitoring) reúnem um conjunto de técnicas que permitem um diagnóstico preciso do estado de conservação de estruturas. Estas técnicas incluem desde o sensoriamento, com o tratamento dos sinais monitorados, até o uso de modelos computacionais que simulam o comportamento mecânico de uma estrutura, sem excluir as tradicionais vistorias in loco. Os métodos SHM vêm sendo utilizados com sucesso em edifícios, viadutos, dentre outras estruturas. Neste projeto, propõe-se a aplicação destas técnicas a vias férreas, visando a identificação dos seus estados de conservação, contribuindo para a gestão de ferrovias, tendo como referência a malha ferroviária gerenciada pela empresa RUMO Logística, parceira do presente projeto. Dentre as técnicas de SHM existentes, propõe-se o monitoramento de trechos representativos de vias através de sensores tradicionais, como células de carga e pressão, strain-gages, além do uso de medições realizadas através de câmeras e acelerômetros. Paralelamente, propõe-se um estudo laboratorial de um novo sensor de nanocompósito, que demonstra bons resultados no monitoramento de danos em trilhos. Os resultados advindos do monitoramento das vias permanentes serão tratados por algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e modelos computacionais que permitirão a identificação de respostas anômalas que podem estar associadas a necessidades de manutenção.Face à experiência da equipe proposta no projeto, que conta com especialistas em SHM, Geotecnia, IA, e à parceria com RUMO, o presente projeto se apresenta em condições de desenvolver tecnologia de ponta para o gerenciamento de vias férreas no Brasil. Destaca- se que os resultados do projeto poderão ser replicados em outras malhas ferroviárias, melhorando o nível de segurança da circulação de composições, contribuindo para a redução dos custos de transporte e aprimorando a eficiência das manutenções de via permanente. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Marcus Omori Yano - Coordenador / Samuel da Silva - Integrante / Douglas Domingues Bueno - Integrante / Rafaelle Piazzaroli Finotti - Integrante / Clayton Felício da Silva - Integrante / Flávio de Souza Barbosa - Integrante / Geraldo Luciano de Oliveira Marques - Integrante / Diogo Rodrigo Ferreira Ribeiro - Integrante / Alexandre Abrahão Cury - Integrante / Fernando Marques de Almeida Nogueira - Integrante / Ivonne Alejandra Maria Gutiérrez Góngora - Integrante / Jose Carlos Silva Filho - Integrante / Luiz Guilherme Rodrigues de Mello - Integrante / Marcio Muniz de Farias - Integrante / Mayara Souza Gomes - Integrante / Mário Vicente Riccio Filho - Integrante / Rafael Cerqueira Silva - Integrante / Adriano Mohr Bonatto - Integrante / Bruno José Moreira Morais - Integrante / Ederson Padilha da Costa - Integrante / Luiz Henrique Ferreira de Oliveira - Integrante / Cássio de Castro Motta - Integrante / Eduardo Preto - Integrante / Humberto Laranjeira de Souza Filho - Integrante / Lucas Vieira Resende - Integrante / Matheus Viana de Souza - Integrante / Victor Higino Meneguitte Alves - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.

• 2021 - Atual

  Quantificação de danos em estruturas compostas com inteligência artificial e simulações numéricas, Descrição: Projeto de cooperação entre Brasil e Portugal com meta de formar pesquisadores e engenheiros capacitadas para P&D&I envolvendo algoritmos robustos para detecção precoce de danos em componentes aeronáuticos unidos por junções coladas e fabricados com materiais avançados. Para isto o projeto busca unir as experiências individuais da equipe em modelagem estocástica e algoritmos de aprendizagem de máquina, integrando-os conjuntamente com métodos de simulação numérica. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . , Integrantes: Marcus Omori Yano - Integrante / Samuel da Silva - Coordenador / FIGUEIREDO, ELOI - Integrante / Douglas Domingues Bueno - Integrante / Fabio Roberto Chavarette - Integrante / arlos Alberto Cimini Jr - Integrante / Marcelo Greco - Integrante / Nuno Maia - Integrante / João Pedro Simões Cândido Martins - Integrante / Joao Crisóstomo Weyl Albuquerque Costa - Integrante.

• 2020 - Atual

  Identificação de Sistemas Não-Lineares para Detecção de Danos em Estruturas com Juntas Parafusadas, Descrição: A meta deste projeto é desenvolver novas técnicas mais robustas para SHM visando a identificação, detecção e a quantificação de danos em estruturas envolvendo mecanismo de histerese e dissipação assumindo possíveis vibrações não lineares e demais incertezas inerentes usando técnicas modernas de identificação de sistemas não lineares com dados dirigidos. A realização desta proposta também deve contribuir com a formação de recursos humanos para P&D a partir dos doutores, mestres e alunos de IC que já estão envolvidos diretamente e engajando novos estudantes para esta área de atuação. Apoio CNPq para Bolsa PQ-1D e complementar ao auxílio FAPESP Regular.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcus Omori Yano - Integrante / Samuel da Silva - Coordenador / Rafael de Oliveira Teloli - Integrante / Luccas Pereira Miguel - Integrante / Jessé Augusto dos Santos Paixão - Integrante / Bruna Silveira Pavlack - Integrante.

• 2017 - 2020

  Análise Dinâmica e Detecção de Danos em Sistemas Mecânicos Não Lineares, Variantes e Incertos, Descrição: O projeto tem como meta principal propor técnicas novas e robustas para aplicações em SHM envolvendo sistemas com fortes não linearidades e variações de condições de operação. Com o apoio deste projeto serão formados três Doutores em Engenharia Mecânica nestes tópicos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcus Omori Yano - Integrante / Samuel da Silva - Coordenador / Luis Gustavo Giacon Villani - Integrante / Rafael de Oliveira Teloli - Integrante / Andreyson Bicudo Jambersi - Integrante / Pedro Ciclini de Nadai - Integrante / Ana Cristina Neves Carloni - Integrante / Luccas Pereira Miguel - Integrante.