Ingeniera Civil Mecánica / La presente investigación se basa en la evaluación de daño en estructuras a partir de un análisis de sus vibraciones. La evaluación de daño tiene como objetivo el identificar los daños en una etapa temprana y diseñar una estrategia de mantenimiento coherente, lo que finalmente conlleva no solo beneficios económicos, sino también de seguridad. El estudio de daño mediante el análisis de vibraciones se basa en el hecho de que al someter una cierta estructura a un estímulo adecuado, ésta presenta una cierta respuesta vibratoria. Las características de dicha respuesta dependen, entre otras cosas, de las características de la estructura analizada, por lo que al cambiar las características de dicha estructura, cambian por consiguiente las respuestas vibratorias obtenidas. Este hecho permite realizar el proceso inverso, al conocer cómo cambia la respuesta vibratoria, se puede conocer el cambio producido en las características de la estructura, y entonces identificar la presencia de daño estructural. En trabajos anteriores se han desarrollado algoritmos de detección de daño para estructuras simples utilizando redes neuronales. Estos algoritmos han demostrado funcionar bien en estructuras simples, pero resultas ser métodos muy costosos (en recursos computacionales y tiempo de entrenamiento) para estructuras complejas. La opción que se propone es trabajar con una metodología alternativa de aprendizaje supervisado basado en una aproximación lineal basada en el principio de máxima entropía. Se analiza una estructura espacial de barras, donde se utilizan como parámetros sensibles al daño las frecuencias naturales y los modos de vibración, mientras que la rigidez del material se usa como medida del daño en la estructura. En una primera etapa se modela la estructura mediante el método de elementos finitos utilizando MATLAB. Luego de validar dicho modelo utilizando datos experimentales se procede a modelar la estructura con distintos escenarios de daño, lo que permite crear una base de datos. Ésta base de datos es utilizada por el algoritmo de identificación de daño. Dicho algoritmo modela algún escenario de daño desconocido como una combinación lineal de los datos contenidos en la base. Los ponderadores asociados a la combinación lineal se determinan aplicando el principio de máxima entropía. En particular el método es evaluado con dos escenarios de daño que luego son corroborados con datos experimentales. Para el caso en que se inflige un daño que disminuye en un 60% la rigidez de la viga (simulado reemplazándola por una de aluminio), se obtiene que al utilizar datos numéricos para encontrar los modos y frecuencias naturales, el daño es detectado de forma mucho más precisa que para el caso en que se utilizan los datos experimentales (donde no se identifica correctamente el lugar donde se ubica el daño). Esto se debe a que el apoyo que prestan las otras vigas a la rigidez de la estructura hacen que el grado de daño no sea lo suficientemente significativo como para que el método lo detecte correctamente. Por otro lado, para el caso en el que una de las vigas se retira completamente de la estructura (disminución de rigidez de un 100%), se presenta un error cercado al 20% en el grado del daño al utilizar los datos experimentales, pero tanto al utilizar datos numéricos como al utilizar datos experimentales, se identifica correctamente el lugar donde se ubica el daño.

Ingeniero Civil Mecánico / Los estándares actuales del tratamiento de implantes dentales apuntan a considerar las siguientes circunstancias: una experiencia no traumática, cirugía mínimamente invasiva y función inmediata. Este último factor es sumamente relevante en el proceso biológico de adaptación del hueso al implante, llamado oseointegración. Cargar un implante antes de que se integre con el hueso que lo aloja genera un fenómeno de movimiento relativo entre el implante y el hueso, conocido en la literatura como micromovimiento. Valores sobre un umbral aproximado de 150 [µm] generan daño en el material óseo impidiendo que ocurra el proceso de oseointegración. Un método útil para estudiar el micromovimiento es realizar simulaciones mediante el Método de Elementos Finitos. Este método permite modelar, simular y obtener resultados que difícilmente pueden ser obtenidos experimentalmente. Para obtener resultados válidos se toman en consideración factores numéricos, biológicos y mecánicos. Se trabajó con un modelo estructural estático con contactos no lineales. Se encontró una formulación adecuada para el tipo de contacto, dividiendo la carga en una cantidad de pasos que permitió la convergencia del modelo. Además se consideró el material óseo como un medio donde se distinguen dos tipos de tejido: cortical y trabecular. Se estudiaron distintos tipos de conjuntos supraestructura-implantes y se analizó la influencia de la sección transversal de la supraestructura así como también su material de fabricación. Un factor que se consideró, y que corresponde a una mejora respecto de trabajos similares anteriores, fue el hilo en los implantes estándar. A lo largo de este trabajo se desarrolló una metodología para generar un modelo, con todos los factores mencionados anteriormente, importable en el software comercial de elementos finitos ANSYS. Se utilizó éste programa para obtener los resultados. Finalmente estos últimos se interpretaron y elaboraron las pertinentes conclusiones. Se determinó que los valores de micromovimiento de todos los casos simulados se encuentran bajo el valor crítico de generación de problemas para la oseointegración. Un factor relevante en la distribución y valor máximo de micromovimiento y esfuerzo es la consideración geométrica del hilo en los implantes. El material de construcción de la supraestructura muestra ser otro factor relevante en los valores máximos de micromovimiento de los distintos modelos. No se encontró una relación clara entre la sección transversal de la supraestructura y el micromovimiento.

Ingeniero Civil Mecánico / Determinar el daño en estructuras y edificios luego de ocurrido un desastre natural, como puede ser un terremoto, es de crucial importancia para poder iniciar acciones de respuesta frente a emergencias de manera eficaz y que eviten el generar mayores pérdidas. Es por esta razón que se tornan necesarias herramientas predictivas fiables basadas en tecnologías de ingeniería moderna para evaluar las estructuras dañadas y ayudar a las autoridades a tomar mejores decisiones. La losa colaborante o Steel Deck, hoy en día tiene un importante rol en la construcción de losas de entrepiso en edificios y construcciones alrededor del mundo. En Latinoamérica, su uso es cada vez más común en grandes construcciones y Chile ha tomado un papel protagónico en su masificación, implementándolas en una gran cantidad de obras de construcción ya sea para edificios industriales, habitacionales, educacionales, estacionamientos y de servicio. El creciente interés se debe a las propiedades que entrega su estructura compuesta de chapas o láminas de acero las cuales funcionan como encofrado que soporta hormigón vertido. Se comporta entonces como una estructura mixta de acero-hormigón con características como buena resistencia estructural en poco peso, larga durabilidad y bajo costo. El objetivo de esta investigación es desarrollar y evaluar la utilización de tres algoritmos de detección de daños al utilizarlos en una losa colaborante los cuales funcionan en base a los cambios en sus modos de vibración y frecuencias naturales. Para esto se estudian diversos métodos de detección de daño mediante vibraciones y de esta forma determinar si existe falla, su ubicación y la magnitud el daño. El estudio comprende la preparación de modelos computacionales de losa colaborante con distintos escenarios de daño, sobre los cuales se realizará un análisis de las propiedades de vibración mediante software de ingeniería asistida para determinar sus modos de vibración y frecuencias naturales. Una vez obtenidos los modos de vibración se aplicarán los algoritmos de identificación de daño para poder estudiar su efectividad en los diferentes escenarios. Se espera poder determinar según los resultados, cuales son los alcances y limitaciones de cada método de identificación. Se estudiará la efectividad de cada uno según la calidad de la detección, la posibilidad de determinar la localización del daño y el grado de daño. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por proyecto Fondecyt 1170535