Structural health monitoring methodology for simply supported bridges : numerical implementation

RESUMEN: El monitoreo de daño en estructuras civiles está recibiendo actualmente gran interés por parte de investigadores debido al gran impacto económico e implicaciones de seguridad relacionadas con una temprana detección de daño estructural. Las técnicas actuales de inspección visual, que en su gran mayoría han sido desarrolladas para detectar daño estructural a nivel local, pueden ser usadas junto con un sistema de monitoreo de daño estructural para inspeccionar zonas específicas de una estructura. En este artículo se presenta una metodología de monitoreo de daño estructural para puentes simplemente apoyados, esta metodología está dividida en cuatro niveles; el primer nivel plantea una óptima localización de sensores usando el concepto de la matriz de información Fisher; para el segundo y tercer nivel se plantea una identificación del sistema estructural con base en excitaciones ambientales y finalmente en el cuarto nivel se presenta un método probabilístico que utiliza el teorema de Bayes para detectar daño estructural. Un modelo en elementos finitos de un puente a escala es empleado para llevar a cabo esta implementación numérica. Los resultados muestran que la metodología propuesta en este artículo puede ser implementada en el sistema Metro de Medellín, pues este sistema está compuesto por una serie de puentes simplemente apoyados, lo cual facilitaría y justificaría la implementación de sistemas de monitoreo de daño para todo el sistema Metro de Medellín.

• Autores: Riveros Jerez, Carlos Alberto
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2007
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/4184
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/4184
• Palabra clave: Eigenvector sensitivity method; Natural excitation technique; Eigensystem realization algorithm; The bayesian probabilistic approach for damage detection; Teorema de Bayes; Fallas estructurales; Estructuras; Puentes
• Rights: openAccess
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