O método de Ibrahim no Domínio do Tempo (ITD) é considerado um dos métodos clássicos de identificação de parâmetros modais de estruturas. As maiores vantagens da sua aplicação residem na identificação de modos muito próximos com boa precisão, em uma faixa relativamente larga de freqüências, além do número reduzido de equipamentos requeridos para a realização de ensaios experimentais. Neste trabalho foi realizada uma aplicação do método ITD no processo de identificação das freqüências naturais, dos fatores de amortecimento e dos modos de vibrar de uma placa quadrada de alumínio, engastada em um dos lados e livre nos demais. Este modelo experimental apresenta alta densidade modal e a análise foi realizada em uma faixa de freqüências de 0 a 1600 Hz através de um ensaio de impacto. Para produzir um conjunto consistente de resultados é necessário utilizar um modelo sobredeterminado para o sistema em estudo. O resultado desta análise, porém, apresenta modos computacionais que devem ser eliminados. Para tanto, foram utilizados dois índices de confiança para qualificar os resultados, sendo estes o Fator de Confiança Modal (MCF) e a Colinearidade de Fase Modal Ponderada (MPCW). Os modos que apresentaram melhores índices de confiança são considerados o resultado final do processo de identificação.

The Ibrahim Time Domain (ITD) method is considered one of the classical modal parameter identification techniques. The greatest advantages of the ITD application consist of the precise identification of closely spaced modes within a wide range of frequencies and the small amount of equipment required to accomplish experimental testing. In this work, the ITD method was applied in the process of identification of natural frequencies, damping factors and mode shapes of a cantilever aluminium plate. High modal density was detected on the experimental model and the analysis was performed on a frequency range from 0 to 1600 Hz by means of impulse testing. However, an oversized model of the test structure must be used, so that a consistent set of results can be achieved. The results, nevertheless, present computational modes that must be removed from the model. Two confidence factors were used to qualify the results, namely the Modal Confidence Factor (MCF) and the Modal Phase Collinearity - Weighted (MPCW). The modes that presented higher confidence factor values were considered as the final result of the identification process.