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Título : Metodología basada en fractales y entropías para el monitoreo estructural de armaduras.
Autor(es): Ramón Alejandro Pascacio Abarca
Palabras clave: Entropía de Shannon
Dimensión fractal
Higuchi
Box Dimension
Katz
Área: INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación : 1-ene-2020
Facultad: Facultad de Ingeniería
Programa académico: Maestría en Ciencias (Estructuras)
Resumen: Las obras de infraestructura juegan un papel importante en el desarrollo de la sociedad debido a la creciente demanda de vías de comunicación, espacios habitables y el desarrollo de las actividades económicas. Es preciso contar con métodos que permitan asegurar el funcionamiento óptimo de las construcciones en las cuales se desarrollan las actividades humanas, evitando así pérdidas económicas y peligros para los usuarios. Hoy en día, el Monitoreo de Salud Estructural existe como una herramienta para asegurar la integridad de las edificaciones extrayendo características de las señales de respuesta vibratoria de las estructuras y comparando las características ante otras pertenecientes a un estado de referencia para así diagnosticar fallas. Este documento presenta una metodología que compara la efectividad de los algoritmos de la Entropía de Shannon y las Dimensiones Fractales de Katz, Higuchi y Box Dimension para extraer características de una señal monitoreada con ayuda de sensores en una estructura tipo armadura compuesta por barras de aluminio, que ha sido sometida a vibraciones por un sistema de excitación. Una vez estimados los valores numéricos de Entropía y Dimensiones Fractales, se realiza un análisis estadístico de los datos que determine cuál algoritmo es el más adecuado para detectar daños en la estructura. Los resultados obtenidos demuestran que los algoritmos correspondientes a la Dimensión Fractal Higuchi y la Entropía de Shannon superan a los otros en eficiencia para discriminar entre el estado de referencia y un estado con daños y, por tanto, para diagnosticar la integridad estructural.
URI: http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1739
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