Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Villamizar Mejia, RodolfoCamacho Navarro, Jhonatan2024-03-0320102024-03-0320102010https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/24710La monitorización de salud estructural comprende la detección, localización, cuantificación y diagnóstico de la severidad de daños en estructuras civiles, mecánicas o aeronáuticas. En el presente trabajo se especifican los componentes de una metodología de supervisión experta para detectar, localizar y cuantificar variaciones porcentuales de la rigidez en estructuras. El sistema de supervisión experta que se propone está basado en el reconocimiento de patrones y el uso de técnicas que emulan el conocimiento de expertos a partir de información en tiempo-frecuencia de la dinámica de la estructura. De esta forma, la aplicación de la transformada wavelet discreta, los mapas auto-organizados, el razonamiento basado en casos y el análisis de componentes principales, se presentan como una opción viable para dar solución al problema de monitorización de salud estructural de nivel III. El algoritmo de monitorización de salud estructural propuesto se validó de manera numérica sobre un problema Benchmark de monitorización para una estructura de ingeniería civil. Sin embargo, la metodología puede ser usada en otros tipos de estructuras a partir de un modelo analítico apropiado y realizando las adaptaciones requeridas para el problema especifico. Los principales aportes del trabajo comprenden la adaptación de una metodología similar para detección de impactos en alas de avión así como la inclusión de indicadores para evaluar el comportamiento del algoritmo durante las fases de entrenamiento y validación además de la especificación detallada de cada parámetro.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Monitorización de salud estructuralTransformada Wavelet DiscretaAnálisis de Componentes PrincipalesRedes SOMRazonamiento Basado en CasosReconocimiento de patrones.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coStructural Health MonitoringDiscrete Wavelet TransformPrincipal Component AnalysisSelf-Organizing MapsCase-based reasoning.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)