Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Villamizar Mejía, RodolfoSandoval Cáceres, Wilmer AlexisReyes Combariza, Javier MauricioAcuna Hernandez, Yiseth Angelica2024-03-0320112024-03-0320112011https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25521El siguiente artículo presenta los resultados numéricos de la implementación de dos algoritmos expertos para la detección, localización y cuantificación de deformaciones geométricas en tuberías piezoactuadas. Los algoritmos están basados en el análisis de componentes principales (PCA, Principal ComponentsAnalysis) y redes neuronales tipo SOM (SelfOrganizedMaps). Para el entrenamiento y validación numérica de tales algoritmos, se simularon casos de daño (cambios de rigidez) de una tubería sujeta a vibraciones. En primer lugar, se realiza una introducción general de la investigación, su motivación, descripción y estado del arte referente a aplicaciones y metodología de referencia. Posteriormente, se aborda el marco conceptual que sustenta el trabajo de investigación, En la siguiente sección, se describen las diferentes etapas que componen los procesos de entrenamiento y validación de los algoritmos de supervisión desarrollado. El sexto apartado, está relacionado con la validación numérica de los algoritmos implementados en MATLAB, donde se comentan y presentan las diferentes pruebas realizadas y resultados obtenidos durante la investigación, las cuales sustentan todo el proceso de validación. Finalmente, con el presente trabajo se logró generar un algoritmo de supervisión capaz de extraer y reducir las características de las señales simuladas, para su posterior clasificación según el tipo de daño y severidad, lo cual permitió detectar y cuantificar daños en la tubería simulada.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Deformaciones geométricasAnálisis de componentes principales (PCA)Detección De DañoRedes neuronales tipo SOMAlgoritmo de Supervisión.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coGeometric deformationsPrincipal Components Analysis (PCA)SOM Neural NetworksDamages detectionAlgorithm of supervision.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)