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Universidade Lusófona

Elói João Faria Figueiredo

Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias

eloi.figueiredo@ulusofona.pt

Elói Figueiredo, Doutorado em Engenharia Civil desde 2010, Professor Associado e atualmente Diretor dos cursos de Licenciatura e de Mestrado em Engenharia Civil da Faculdade de Engenharia da Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias (ULHT) de Lisboa, consultor técnico na área de monitorização e manutenção de pontes, e membro integrado da unidade de investigação CONSTRUCT, tem dedicado a sua curta carreira académica à lecionação de disciplinas na área das estruturas de betão armado e pré-esforçado, bem como à investigação científica na área da modelação, monitorização e gestão do ciclo de vida das estruturas de engenharia civil, com especial ênfase nas pontes.
Em termos de publicações científicas, regista mais de 60 publicações na área da monitorização da integridade estrutural distribuídas por livros, capítulos de livros, revistas internacionais com revisão por pares e conferências.

Habilitações Académicas

GRAUCURSOESTABELECIMENTOANO
DoutorENGENHARIA CIVILUNIVERSIDADE DO PORTO2010
MestradoESTRUTURAS DE ENGENHARIA CIVILFACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO2007
LicenciaturaENGENHARIA CIVILFACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO2004
TIPO Descrição ANO
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Santos, A., Silva, M., Santos, R., Figueiredo, E., Maia, N., & Costa, J. (2019). Output-only structural damage detection based on transmissibility measurements and kernel principal component analysis. Journal of Communication and Information Systems, 34(1), 64-75. https://doi.org/10.14209/jcis.20 2019
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Figueiredo, E.; Moldovan, I.; Santos, A.; Campos, P; Costa, J.C.W.A. (2019). Finite element-based machine learning approach to detect damage in bridges under operational and environmental variations. Journal of Bridge Engineering, 24(7): 04019061. DOI: 10.1061/(ASCE)BE.1943-5592.0001432. 2019
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Silva, M.; Dreyton, A.; Figueiredo, E.; Reginaldo, F.; Sales, C.; Costa, J. (2018). Deep principal component analysis: an enhanced approach for structural damage identification. Journal of Structural Health Monitoring, DOI: 10.1177/1475921718799070. 2018
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Santos, A.; Figueiredo, E.; Silva, M.; Santos, R.; Sales, C.; Costa, J. (2017). A global expectation-maximization approach based on memetic algorithm for vibration-based structural damage detection. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, vol. 66(4), pp 661-670, DOI: 10.1109/TIM.2017.266 2017
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Santos, A.; Figueiredo, E.; Silva, M.; Santos, R.; Sales, C.; Costa, J. (2017). Genetic- based EM algorithm to improve the robustness of Gaussian mixture models for damage detection in bridges. Structural Control and Health Monitoring, DOI: 10.1002/stc.1886, vol. 24(3). 2017
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Silva, M.; Dreyton, A.; Figueiredo, E.; Reginaldo, F.; Sales, C.; Costa, J. (2017). Agglomerative concentric hypersphere clustering applied to structural damage detection. Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 92, pp 196-212. 2017
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Santos, A.; Figueiredo, E.; Silva, M.; Sales, C.; Costa, J. (2016). Machine learning algorithms for damage detection: kernel-based approaches. Journal of Sound and Vibration, volume 363, pages 584-599, doi:10.1016/j.jsv.2015.11.008. 2016
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Silva, M.; Dreyton, A.; Figueiredo, E.; Reginaldo, F.; Sales, C.; Costa, J. (2016). A novel unsupervised approach based on a genetic algorithm for structural damage detection in bridges. Engineering Applications of Artificial Intelligence, volume 52, pp 168-180, doi:10.1016/j.engappai.2016.03.002. 2016
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Santos, A.; Figueiredo, E.; Silva, M.; Santos, R.; Sales, C.; Costa, J. (2016). A global expectation-maximization based on memetic swarm optimization for structural damage detection. Structural Health Monitoring, vol. 15(5), pp 610-625, https://doi.org/10.1177/1475921716654433. 2016
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Santos, A.; Figueiredo, E.; Silva, M.; Sales, C.; Costa, J. (2015). Machine learning algorithms for damage detection: kernel-based approaches. Journal of Sound and Vibration, doi:10.1016/j.jsv.2015.11.008. 2015
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Zhou, Y. L.; Figueiredo, E.; Maia, N.; Sampaio, R.; Pereira, R. (2015). Damage Detection using a Transmissibility-based Mahalanobis Distance. Structural Control and Health Monitoring, 22: 1209-1222, DOI: 10.1002/stc. 1743. 2015
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Zhou, Y. L.; Figueiredo, E.; Maia, N.; Pereira, R. (2015). Damage Detection and Quantification using Transmissibility Coherence Analysis. Shock and Vibration, vol. 2015, Article ID 290714, 16 pages, 2015. DOI: 10.1155/2015/290714. 2015
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Figueiredo, E.; Radu, L.; Worden, K.; Farrar, C.R. (2014). A Bayesian Approach based on a Markov-chain Monte Carlo Method for Damage Detection under Unknown Sources of Variability. Engineering Structures, 80, 1-10. 2014
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Figueiredo, E.; Cross, E. (2013). Linear Approaches to Modeling Nonlinearities in Long-term Monitoring of Bridges. Journal of Civil Structural Health Monitoring, 3(3), 187-194. 2013
Livro científico ou técnico Figueiredo, Eloi; Moldovan, Ionut; Marques, Manuel Barata (2013). Condition Assessment of Bridges: Past, Present, and Future - A Complementary Approach. Universidade Católica Editora, ISBN: 978-972-54-0402-7. 2013
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Figueiredo, E.; Park, G.; Farinholt, K. M.; Farrar, C. R.; Lee, J.-R. (2012). Use of Time-Series Predictive Models for Piezoelectric Active-Sensing in Structural Health Monitoring Applications. Journal of Vibration and Acoustics, 134(4). 2012
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Figueiredo, E.; Park, G.; Farrar, C. R.; Worden, K.; Figueiras, J. (2011). Machine Learning Algorithms for Damage Detection under Operational and Environmental Variability. International Journal of Structural Health Monitoring, 10(6), 559-572. 2011
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Fernandez-Garcia, M. R.; Masri, F. S.; Ghanem, R.; Figueiredo, E.; Farrar, C. R. (2010). A Structural Decomposition Approach for Detecting, Locating, and Quantifying Nonlinearities in Chain-like Systems. Structural Control and Health Monitoring, 17 (7), 761-777. 2011
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Figueiredo, E.; Park, G.; Figueiras, J.; Farrar, C.; Worden, K. (2011). Influence of the Autoregressive Model Order on Damage Detection. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 26 (3), 225-238. 2011
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Figueiredo, E.; Todd, M. D.; Farrar, C. R.; Flynn, E. (2010). Autoregressive Modeling with State-space Embedding Vectors for Damage Detection under Operational and Environmental Variability. International Journal of Engineering Science, 48, 822-834. 2010
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Fernandez-Garcia, M. R.; Masri, F. S.; Ghanem, R.; Figueiredo, E.; Farrar, C. R. (2010). An Experimental Study of Change Detection in Uncertain Chain-like Systems. Journal of Sound and Vibration, 329, 2395-2409. 2010
Artigo publicado em revista científica internacional com referee Taylor, S. G.; Farinholt, K. M.; Flynn, E. B.; Figueiredo, E.; Mascarenas, D. L.; Moro, E. A.; Park, G.; Todd, M. D.; Farrar, C. R. (2009). A Mobile-agent Based Wireless Sensing Network for Structural Monitoring Applications. Measurement Science and Technology, 20(4). 2009

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