Evaluación del daño estructural en un puente mediante redes neuronales profundas convolucionales

Abstract

Identificar daños en una estructura permite anticiparse frente a fallas de consideración o totales, a fin de poder realizar las mantenciones necesarias. Una técnica ampliamente utiliza encontrar la ubicación y magnitud de daño en una estructura es mediante el análisis de sus modos de vibración, ya que estos difieren si una estructura tiene o no fallas. En la literatura se ha logrado identificar la ubicación de daño estructural del puente I- 40 utilizando datos recolectados de sus modos de vibración y temperatura, modelando la estructura con elementos finitos y sus fallas como una reducción de rigidez en un elemento seleccionado. Sin embargo, el método utilizado es lento de aplicar pues requiere resolver un problema de optimización mediante un algoritmo de optimización global. En el presente estudio se utilizan redes neuronales profundas convolucionales (RNPC), las que han demostrado su robustez respecto a otros métodos utilizados actualmente debido a su rapidez de trabajo, la confiabilidad de sus resultados y la facilidad de entrada de los datos, ya que no requieren ser previamente manipulados por el usuario. Se identifican, localizan y cuantifican los daños estructurales del puente I-40 de Nuevo México utilizando RNPC y los datos de vibración del puente, además, se desarrolla una metodología para representar las vibraciones del puente en imágenes que puedan ser procesadas por una red neuronal profunda convolucional. Finalmente se realiza una validación de la metodología de identificación de daño propuesta, por medio de datos numéricos y experimentales. Para procesar los datos, crear las imágenes y procesar dichas imágenes en el algoritmo de redes neuronales profundas convolucionales, se utilizará el software MATLAB.