| Abstract | dc.description.abstract | La presencia de una grieta en una estructura, no solo varía las propiedades mecánicas del material, sino que también influye sobre sus características dinámicas. Es por esa razón que el monitoreo de las vibraciones de una estructura es una técnica muy utilizada en ingeniería y permite la detección temprana del daño.
Generalmente, la decisión del posicionamiento de sensores de monitoreo, pasa por el juicio y la experiencia del ingeniero a cargo; sin embargo, un error puede provocar que el daño no se detecte.
Se han desarrollado variados métodos de optimización de posición de sensores que monitorean el comportamiento dinámico de la estructura. Sin embargo, hasta hoy no existe un procedimiento estándar que optimice la posición y el número de sensores a utilizar, enfocado en la identificación del daño.
Se desea desarrollar una metodología para optimizar la posición y número de sensores de monitoreo dinámico en una estructura tipo viga, utilizando algoritmos genéticos paralelos. En particular, se desea encontrar la configuración óptima de sensores cuando se monitorean las frecuencias de anti-resonancia de la estructura.
El algoritmo genético es un método de optimización basado en la teoría de la evolución de Darwin, el que ha cobrado una alta popularidad en todo el mundo durante los últimos años, debido a su robustez y a su independencia de la función objetivo. Es un algoritmo matemático que transforma un conjunto de objetos matemáticos usando operaciones modeladas de acuerdo al principio Darwiniano de reproducción y supervivencia del más apto. Dentro de estas operaciones genéticas destacan la mutación y la recombinación sexual. Cada uno de estos objetos matemáticos suele ser una cadena de caracteres (letras o números) de longitud fija denominado cromosoma. Cada gen dentro del cromosoma representa una variable a optimizar. La aptitud de cada cromosoma se mide evaluando en la función objetivo.
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Para desarrollar esta metodología, primeramente se encontraron las frecuencias de anti-resonancia de la estructura y luego se determinó su sensibilidad al daño. Seguidamente, se define una función objetivo que relacione la información al daño y la ubicación de los sensores. Esta función es optimizada a través de la programación de algoritmos genéticos paralelos. Finalmente, se realiza una verificación experimental de la metodología creada, utilizando un algoritmo de detección de daño disponible y datos experimentales.
Para la programación en elementos finitos y algoritmos genéticos, se utiliza el software MatLab y su extensión GAOT. Para la verificación experimental, se trabajará en el laboratorio de sólidos Mecesup ubicado en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.
Este trabajo es parte del proyecto Fondecyt de iniciación Nº 11110446 desarrollado por la Dra. en Ingeniería Viviana Meruane, Profesora Guía de este Trabajo de Título. | es_CL |
