Identificación del daño en pórticos 2d empleando información modal y el método particle swarm optimization (pso)

La evaluación del estado de las estructuras es un tema de investigación muy importante para diversos campos de la ingeniería y, por lo tanto, se están desarrollando metodologías para la detección de daños en estructuras. El presente trabajo tiene como finalidad estudiar el desempeño del algoritmo de optimización con enjambre de partículas para la identificación de daños en un pórtico 2D, a partir de ciertas características vibracionales del sistema estructural como las frecuencias y los periodos de vibración. Las características vibracionales de la estructura, se determinan a partir de la dinámica estructural y un modelo de elementos finitos (MEF). El daño presente en un elemento del pórtico 2D es simulado numéricamente mediante un parámetro escalar de daño que cuantifica la perdida de rigidez. Se estudiaron escenarios de daño simple y daño múltiple. Para facilitar la implementación numérica planteada a lo largo del trabajo se utiliza, la herramienta computacional denominada MATLAB®. La identificación del daño presente en la estructura se define como la detección, localización y cuantificación de la magnitud del daño. En el análisis de los resultados se compara la metodología propuesta del PSO con una aplicación de los algoritmos genéticos (AG) encontrada en la literatura especializada, mostrando la capacidad del PSO para ser aplicado al problema de detección de daños en estructuras.

• Autores: Sotelo Monroy, Fredy Saul; Acevedo Gutierrez, Javier Ernesto
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2009
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/22850
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/22850; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Detección de Daños; Optimización con Enjambre de Partículas; Dinámica Estructural.; Damage Identification; Particle Swarm Optimization; Structural Dynamic.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)