Medición de deformaciones en elementos estructurales mediante correlación digital de imágenes

95 páginas

Autores:
Correa Figueroa, Valentina
Vélez Jaramillo, Manuel José
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4201
Palabra clave:
Correlación Digital de Imágenes
Monitoreo estructural
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openAccess
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Sin embargo, si se logran datos con una precisión adecuada presenta muchas ventajas frente a otros métodos en cuanto a la calidad de información que proporciona sobre el comportamiento mecánico de elementos estructurales. Determinar la relación que existe entre la precisión de la información obtenida con CDI y estas variables es un paso importante para poder llegar a implementar esta alternativa en estructuras reales y potencialmente reemplazar los métodos convencionales que se utilizan para el monitoreo de salud estructural. Este trabajo buscó identificar como la intensidad lumínica afecta la precisión del método mediante el monitoreo de deformaciones en probetas de concreto y vigas en mampostería usando sensores tipo potenciómetros y CDI con el software MultiDIC. Después de analizar los datos, se determinó que es la variación en la intensidad lumínica durante la adquisición de imágenes, y no su valor, lo que afecta la precisión del método. Se comprobó que este método es comparable a los métodos tradicionales y puede alcanzar una incertidumbre de ± 0.15 mm en mediciones superiores a 1 mm en condiciones de variación en la iluminación de 295 Lux. Adicionalmente, se identificó que su aplicación está limitada a escenarios en los que no se esperen medidas submilimétricas ya que tienen un error asociado que puede llegar a superar el 100%.ABSTRACT: Digital image correlation (DIC) is a non-invasive technique that can be used to monitor structural deformations; however, its precision is compromised by small changes in the different variables involved. Nevertheless, when accurate data is acquired, this method offers significant advantages over other methods regarding the quality of the information obtained about the mechanical behavior of structural elements. Determining the relationship between the method’s precision and the variables that influence it is an important step towards implementing this alternative on real structures and potentially replacing conventional methods used for structural health monitoring. This study aimed to identify how luminous intensity affects the precision of this technique by monitoring the deformations on concrete blocks and masonry beams using potentiometer sensors and DIC with the MultiDIC software. After analyzing the data acquired during the tests, it was determined that the variation of luminous intensity during image acquisition, and not its actual value, is what affects this methods precision. The results showed that this method is comparable to traditional monitoring methods and can achieve an uncertainty of ± 0.15 mm for measurements greater than 1 mm under conditions of luminous intensity variation of 295 Lux. Additionally, it was identified that its application is limited to scenarios where sub millimetric measurements are not expected since they have an associated error that can exceed 100%.PregradoIngeniero(a) Civilapplication/pdfspaUniversidad EIAIngeniería CivilEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Medición de deformaciones en elementos estructurales mediante correlación digital de imágenesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCorrelación Digital de ImágenesMonitoreo estructuralDigital image correlationStructural health monitoringPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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