Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Mecánico / Identificar daños en una estructura permite anticiparse frente a fallas de consideración
o totales, a fin de poder realizar las mantenciones necesarias. Una técnica ampliamente utiliza
encontrar la ubicación y magnitud de daño en una estructura es mediante el análisis de sus
modos de vibración, ya que estos difieren si una estructura tiene o no fallas.
En la literatura se ha logrado identificar la ubicación de daño estructural del puente I-
40 utilizando datos recolectados de sus modos de vibración y temperatura, modelando la
estructura con elementos finitos y sus fallas como una reducción de rigidez en un elemento
seleccionado. Sin embargo, el método utilizado es lento de aplicar pues requiere resolver un
problema de optimización mediante un algoritmo de optimización global.
En el presente estudio se utilizan redes neuronales profundas convolucionales
(RNPC), las que han demostrado su robustez respecto a otros métodos utilizados actualmente
debido a su rapidez de trabajo, la confiabilidad de sus resultados y la facilidad de entrada de
los datos, ya que no requieren ser previamente manipulados por el usuario.
Se identifican, localizan y cuantifican los daños estructurales del puente I-40 de
Nuevo México utilizando RNPC y los datos de vibración del puente, además, se desarrolla
una metodología para representar las vibraciones del puente en imágenes que puedan ser
procesadas por una red neuronal profunda convolucional. Finalmente se realiza una
validación de la metodología de identificación de daño propuesta, por medio de datos
numéricos y experimentales.
Para procesar los datos, crear las imágenes y procesar dichas imágenes en el algoritmo
de redes neuronales profundas convolucionales, se utilizará el software MATLAB.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/168592 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Campos Barragán, Orlando Bastián |
| Contributors | Meruane Naranjo, Viviana, López Droguett, Enrique, Ortiz Bernardin, Alejandro |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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