Clasificación de estados de deformación elástica en tuberías metálicas mediante algoritmos basados en modelos estadísticos y técnicas heurísticas.

Simple item page
dc.contributor.advisorVillamizar Mejia, Rodolfo
dc.contributor.authorQuiroga Pineda, John Leonardo
dc.date.accessioned2024-03-03T22:35:36Z
dc.date.available2016
dc.date.available2024-03-03T22:35:36Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2016
dc.description.abstractEste trabajo describe los resultados de la adaptación de una metodología para la detección y clasificación de diferentes estados de deformación elástica en tuberías metálicas usando ondas guiadas, el principio de piezo-diagnosis y algoritmos estadísticos. La metodología consiste en transmitir y sensar un conjunto de ondas guiadas en una tubería a nivel de laboratorio para obtener el comportamiento estadístico en su estado nominal y en otros estados de deformación elástica. Los diferentes grados de deformación son emulados variando la carga aplicada por uno de los soportes de la tubería. Las señales transmitidas y sensadas son analizadas y procesadas por algoritmos basados en correlación de señales, Análisis de Componentes Principales y Prueba de Hipótesis con el propósito de detectar y clasificar diferentes grados de deformación. La metodología se validó experimentalmente variando temperatura del ambiente y la velocidad del flujo de agua dentro de la tubería, comprobándose su efectividad en la detección y clasificación de estados de deformación. Actualmente los sistemas de inspección en tuberías utilizados por las empresas son capaces de detectar, cuantificar y localizar diferentes tipos de fallas de manera eficiente. Sin embargo, estos sistemas de inspección no trabajan de forma continua debido a los altos costos de operación. Este factor no presenta problemas cuando se requiere detectar fallas que aparecen de forma gradual como por ejemplo la corrosión, que tarda meses en manifestarse y no requiere una agenda de inspección continua. No obstante, existen otro tipo de fallas que se pueden presentar de forma repentina las cuales pueden provocar consecuencias económicas, ecológicas o trágicas
dc.description.abstractenglishDeformation states classification in metal pipes by using statistical and heuristic based models algorithms
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Electrónica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/34206
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectMonitorización De Salud Estructural
dc.subjectAnálisis De Componentes Principales
dc.subjectReconocimiento De
dc.subject.keywordThis work presents the main results of using an adapted methodology for detecting and classifying different elastic deformation states in steel pipes by means of guided waves
dc.subject.keywordpiezoelectric transducers and statistical algorithms. It consists of transmitting and sensing a set of guided waves through a pipe in order to obtain a statistical behavior of the nominal state and other degrees of deformation. These degrees are emulated by varying the applied load at one of the pipe supports. The transmitted/sensed signals are analyzed and processed by algorithms based on Signals Correlation
dc.subject.keywordPrincipal Component Analysis and Hypothesis Testing in order to detect and classify different states of elastic deformation. The methodology was experimentally validated
dc.subject.keywordwhile temperature and water flow velocity varied within the pipe
dc.subject.keywordwhere it was demonstrated its capacity to detect and classify deformation states. Currently the systems of inspection in pipes used by companies are able to detect
dc.subject.keywordquantify and locate different types of failures efficiently. However
dc.subject.keywordthese inspection systems do not work continuously due to the high operating costs. This factor presents no problems when it is necessary to detect faults that appear gradually such as corrosion
dc.subject.keywordwhich takes months to manifest and does not require a continuous inspection schedule. However
dc.subject.keywordthere are other types of failures that can occur suddenly which can cause economic
dc.subject.keywordecological or tragic consequences.
dc.titleClasificación de estados de deformación elástica en tuberías metálicas mediante algoritmos basados en modelos estadísticos y técnicas heurísticas.
dc.title.englishStructural Health Monitoring, Principal Component Analysis, Pattern
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Carta de autorización.pdf
Size:
17.26 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
1.84 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Nota de proyecto.pdf
Size:
350.15 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
Maestría en Ingeniería Electrónica