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Titre: Análisis y diagnóstico del estado de posible falla de estructuras de armazón de acero en prevención de excitación sísmica
Auteur(s): Alegría Gómez, Fredi
metadata.dc.subject.other: Excitación sísmica, mediciones de vibración, algoritmos genéticos, vibración flexural.
Date de publication: 2024-12-06
Editeur: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description: La detección de daños en estructuras mediante mediciones de vibración representa un desafío complejo debido a los altos requerimientos de datos y los elevados costos de instrumentación. Los métodos convencionales suelen exigir extensos datos de vibración, múltiples niveles de lectura, información de deformación y temperaturas, así como modos de vibración superiores, lo cual aumenta tanto la complejidad del proceso como el costo de implementación. Además, estos enfoques a menudo ignoran las incertidumbres del modelo, lo que genera discrepancias significativas entre la estructura real y su modelo numérico, afectando la precisión en la identificación de daños. En respuesta a estas limitaciones, este estudio propone una metodología computacional innovadora basada en algoritmos genéticos, optimizada para operar con información limitada y con datos incompletos de estructuras. La metodología incorpora incertidumbres de modelado relacionadas con geometría y distribución de masa, utiliza tres modos de vibración flexural, y elimina la necesidad de datos de modos superiores o ampliación de la información estructural. Validado en una estructura de armazón de acero bajo condiciones de daño único y múltiple, el método mostró una precisión del 100% en la localización del daño y del 80% en la estimación de su severidad. Los resultados destacan la efectividad de este enfoque para detectar daños estructurales con precisión, manteniendo costos reducidos y minimizando los requisitos de instrumentación, lo cual posiciona a este método como una solución práctica y avanzada frente a técnicas tradicionales.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Collection(s) :Tesis de Doctorado en Ingeniería Mecánica

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