Análisis comparativo entre redes som y redes bayesianas aplicado a la detección de fallas en estructuras

Abstract

Los desafíos que deben ser afrontados por el campo de la detección de fallas pueden llegar a ser la vanguardia, y haciendo uso de las herramientas conceptuales y tecnológicas de que la ingeniería actual dispone, se llevo a cabo un estudio basado en dos enfoques teóricos distintos, redes de mapas auto-organizados (Self-Organizing Map, SOM) y redes bayesianas. Evaluando su desempeño en el campo de la salud estructural. El volumen de información asociado a las metodologías de detección de fallas, solo puede ser eficientemente manipulado a través de herramientas computacionales, por medio de la implementación de OpenSees® en el campo de la obtención de información modal, y MATLAB® en el área del cálculo y la programación, se busco elevar el grado de comprensión de cualquier estructura analizada, dando lugar a diversos escenarios de prueba, modificación de parámetros y abstracción de modelos matemáticos, sin necesidad de la construcción de un sistema físico. Las conclusiones fruto de esta investigación tienen como objetivo clarificar los pros y contras que conlleva la implementación de uno u otro enfoque (redes SOM vs redes bayesianas), y finalmente como éstas metodologías pueden trabajar de manera conjunta para el eficiente cumplimiento de los objetivo planteados en el área de la detección y cuantificación del daño en estructuras, utilizando como escenario de pruebas el análisis llevado a cabo en una viga simplemente apoyada y una armadura de 13 elementos. Aparte del objetivo académico-investigativo, otro de los principales objetivos de este proyecto, es dar los primeros pasos hacia el desarrollo de nuevas herramientas digitales capaces de reducir los gastos en equipos, sensores y mediciones experimentales, contribuyendo a las labores de mantenimiento, velando siempre por la salud estructural y fomentando el uso de las nuevas tecnologías.