El Departamento de Ingeniería Civil de la Universidad de Chile cuenta con una mesa Moog multidireccional que tiene las limitaciones de no reproducir bien registros sísmicos en un rango de frecuencias altas y poca capacidad de carga. Debido al interés de la Universidad por aportar al desarrollo científico del país y estudiar estructuras frente a una simulación sísmica más cercana a los movimientos que ocurren en Chile, nace el proyecto de la mesa uni-direccional que permita el estudio en un rango mayor de frecuencias. El bajo número de mesas vibratorias que se encuentran en el país, a pesar de encontrarse en una zona de una gran actividad sísmica, es debido a que estos equipos son de un elevado costo, inalcanzables muchas veces para las universidades, si se quisiera comprar una mesa de alguna marca reconocida. Por esta razón, se optó en la Universidad de Chile por desarrollar un diseño propio. El objetivo de esta memoria es el diseño y fabricación de una mesa vibratoria unidireccional con un actuador hidráulico que permita reproducir movimientos sísmicos sin las limitaciones de la mesa actual, y a un menor costo que las disponibles en el mercado. El desarrollo del trabajo contempla las siguientes etapas: 1.- Diseño de la mesa. 2.- Diseño del sistema oleohidráulico. 3.- Diseño del sistema de control. 4.- Validación numérica del equipo oleohidráulico. 5.- Verificaciones y diseño de estructuras complementarias. 6.- Realización de la etapa de montaje de equipos entregados a la fecha. 7.- Prueba del equipo. (Sólo en caso que los equipos se encuentren instalados a la fecha). En esta memoria se explica y se discute cada una de las etapas de fabricación de la mesa. Además, se especifican los componentes utilizados y el detalle en planos para la fabricación de ésta.

Ingeniero Civil Eléctrico / Uno de los mayores problemas que tiene la astronomía al utilizar telescopios terrestres son las aberraciones que crea la atmósfera. Es por esto que en la actualidad todos los telescopios tienen algún sistema de óptica adaptativa que minimiza estas aberraciones para mejorar la calidad de las observaciones. En el marco del proyecto de interferometría heterodina en el infrarrojo cercano se requiere diseñar un sistema de óptica adaptativa de bajo costo que sea capaz de acoplar la señal estelar sobre una fibra óptica monomodal. Antes de embarcarse en el diseño del sistema de óptica adaptativa, se requiere demostrar la capacidad de los elementos de diseño propuesto para resolver una señal gaussiana y que cumplan con las reglas mínimas del diseño de controladores. En esta memoria nos enfocamos en diseñar, fabricar, ensamblar y demostrar el funcionamiento de un acoplador óptico de fibra monomodal para ser integrado con los telescopios disponibles para el proyecto, teniendo en mente que debe ser un dispositivo de bajo costo y que tenga una resolución micrometrica. Es por esto que se propone un sistema que usa elementos cotidianos y disponibles en la universidad. Además se presenta un nuevo proceso de manufacturación, al utilizar impresoras 3D en vez de utilizar aluminio. El sistema propuesto fue verificado utilizando los elementos óptico disponible en el laboratorio, y fue demostrada su capacidad de posicionar la fibra con precisión micrométrica, el cuál en el mejor de los casos logra acoplar un 12 % del haz transmitido, pero en la respuesta mecánica del sistema se observan velocidades de respuesta similares a aquellas que se desean controlar, por lo tanto se porponen soluciones para disminuir el tiempo de respuesta del dispositivo.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:47Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-03-22Bitstream added on 2014-06-13T18:21:16Z : No. of bitstreams: 1 tebaldi_a_me_ilha.pdf: 2161680 bytes, checksum: 3d261c29fd3aac533dd79cedd2e48b90 (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / A tecnologia de materiais inteligentes se tornou uma área de crescente interesse para o desenvolvimento de estruturas que podem incorporar atuadores e sensores capazes de detectar falhas. Extensivas investigações têm sido focadas na tecnologia que integra materiais inteligentes no monitoramento das condições de sistemas. Vários estudos têm sido realizados na área de identificação de sistemas mecânicos e há uma tendência de introduzir otimização em projetos de monitoramento de sinais que permitirá automatização do processo e caracterização de falhas para sistemas complexos. O problema de identificação de variáveis ou detecção de falhas em sistemas mecânicos é uma classe de problemas inversos e, portanto, não apresenta uma solução única. O problema inverso consiste em determinar as causas baseando-se na observação dos efeitos. Nos problemas inversos os parâmetros de falha (comprimento de trinca e/ou localização) podem ser calculados no domínio da freqüência ou do tempo. A metodologia proposta neste trabalho utiliza dados no domínio da freqüência, e utiliza, em uma primeira etapa, o método da impedância elétrica para se determinar a localização das falhas. Numa segunda etapa é realizada a quantificação da intensidade de falhas, usando algoritmos genéticos. Algoritmos genéticos (AG) são processos de otimização baseados nos princípios de evolução natural. Um AG simula um processo de adaptação em uma população inicial de indivíduos através de operadores genéticos artificiais em cada geração. Em condições de otimização, cada indivíduo da população é codificado em um cromossomo, que representa uma solução genérica para o problema, enquanto a adaptação individual é avaliada por uma função de aptidão. / Smart material technology has become an area of increasing interest for the development of structures that are able to incorporate actuator and sensor capabilities for fault detection. Extensive investigations have been focused on integrating smart material technology into health monitoring systems. Several studies have been accomplished in the area of identification of mechanical systems and there is a tendency of introducing optimization in projects of signals monitoring, which would allow automation in the process and characterization of faults, even for complex systems. The problem of variables identification or damage detection in mechanical systems is a class of inverse problem and, therefore, it doesn't present a unique solution. The inverse problem consists in determining the causes based on some observation of their effects. In inverse problems the damaged parameters (crack length and/or location) can be calculated in frequency or time domain. The proposal methodology is based on frequency domain, and it uses, in a first stage, the method of electric impedance to determine the location of the faults. Later on takes place the quantification of the fault intensities, in a second stage, by using genetic algorithms. Genetic algorithms (GA) are optimization processes based on principles of natural evolution. A GA simulates an adaptation process taking an initial population of individuals and applying artificial genetic operators in each generation. In optimization conditions, each individual of the population is coded in a string or chromosomes, which represents a trial solution for a certain problem, while the individual adaptation is evaluated through a fitness function.

Orientador: Vicente Lopes Júnior / Banca: Paulo Carlos Kaminski / Banca: Walter Katsumi Sakamoto / Resumo: A tecnologia de materiais inteligentes se tornou uma área de crescente interesse para o desenvolvimento de estruturas que podem incorporar atuadores e sensores capazes de detectar falhas. Extensivas investigações têm sido focadas na tecnologia que integra materiais inteligentes no monitoramento das condições de sistemas. Vários estudos têm sido realizados na área de identificação de sistemas mecânicos e há uma tendência de introduzir otimização em projetos de monitoramento de sinais que permitirá automatização do processo e caracterização de falhas para sistemas complexos. O problema de identificação de variáveis ou detecção de falhas em sistemas mecânicos é uma classe de problemas inversos e, portanto, não apresenta uma solução única. O problema inverso consiste em determinar as causas baseando-se na observação dos efeitos. Nos problemas inversos os parâmetros de falha (comprimento de trinca e/ou localização) podem ser calculados no domínio da freqüência ou do tempo. A metodologia proposta neste trabalho utiliza dados no domínio da freqüência, e utiliza, em uma primeira etapa, o método da impedância elétrica para se determinar a localização das falhas. Numa segunda etapa é realizada a quantificação da intensidade de falhas, usando algoritmos genéticos. Algoritmos genéticos (AG) são processos de otimização baseados nos princípios de evolução natural. Um AG simula um processo de adaptação em uma população inicial de indivíduos através de operadores genéticos artificiais em cada geração. Em condições de otimização, cada indivíduo da população é codificado em um cromossomo, que representa uma solução genérica para o problema, enquanto a adaptação individual é avaliada por uma função de aptidão. / Abstract: Smart material technology has become an area of increasing interest for the development of structures that are able to incorporate actuator and sensor capabilities for fault detection. Extensive investigations have been focused on integrating smart material technology into health monitoring systems. Several studies have been accomplished in the area of identification of mechanical systems and there is a tendency of introducing optimization in projects of signals monitoring, which would allow automation in the process and characterization of faults, even for complex systems. The problem of variables identification or damage detection in mechanical systems is a class of inverse problem and, therefore, it doesn't present a unique solution. The inverse problem consists in determining the causes based on some observation of their effects. In inverse problems the damaged parameters (crack length and/or location) can be calculated in frequency or time domain. The proposal methodology is based on frequency domain, and it uses, in a first stage, the method of electric impedance to determine the location of the faults. Later on takes place the quantification of the fault intensities, in a second stage, by using genetic algorithms. Genetic algorithms (GA) are optimization processes based on principles of natural evolution. A GA simulates an adaptation process taking an initial population of individuals and applying artificial genetic operators in each generation. In optimization conditions, each individual of the population is coded in a string or chromosomes, which represents a trial solution for a certain problem, while the individual adaptation is evaluated through a fitness function. / Mestre