Detección de danos en estructuras utilizando la técnica de optimización algoritmos genéticos

En el campo de la ingeniería se busca en el día a día tener mejores resultados con menores costos informáticos y económicos para la detección de fallas en estructuras, siendo la salud estructural uno de los campos de investigación de nuevos métodos para la detección de fallas mediante nuevas técnicas de inteligencia artificial y más precisamente el campo de los algoritmos evolutivos, una de las herramientas para estas nuevas técnicas en la investigaciones de la salud estructural. En el presente trabajo se busca comparar la técnica de optimización enjambre de partículas (PSO) con la técnica de optimización algoritmos genéticos (AG) mediante diferentes episodios de daños (daño simple y daño múltiple) con y sin ruido, para poder realizar la detección del daño se compararon los resultados con y sin daño de los parámetros de la estructura. Para determinar los parámetros dinámicos de la estructura se uso la herramienta de libre distribución OPENSEES mediante el modelo de elementos finitos de esta. Se analizaron las estructuras con diferentes formas de vibración, numero de daños y ruidos mediante la implementación del análisis de la salud estructural mediante algoritmos genéticos en todas las situaciones mencionadas. Esta metodología se implemento a una estructura viga discretizada en 10 elementos y unas armadura de 13 elementos; En los resultados obtenidos se muestra el buen desempeño de la técnica AG frente a la técnica de PSO para episodios de daño y ruido promedio en estas estructuras, teniendo en cuenta mejores episodios en la detección, diagnostico, falsos positivos y tiempos de respuesta para cada una de las técnicas de optimización.

• Autores: Barrera Núñez, Robinson; Soto Diaz, Oscar Mauricio
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/24364
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/24364; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Parámetros Dinámicos; Optimización por algoritmos genéticos; PSO; Metaheurísticas; Detección de daños; Elementos Finitos.; Dynamic Parameters; Particle Swarm Optimization; PSO; Metaheuristics; Damage Detection; Finite Element Methods.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)