Implementación de métodos de reducción de ruido en modos de vibración con un sistema de correlación digital de imágenes

Abstract

Conocer la información modal del campo completo de una estructura permite detectar la localización y magnitud de daño en materiales compuestos. Estos datos pueden ser captados usando cámaras estereoscópicas de alta velocidad usando un sistema de correlación de imágenes digitales (DIC). Este sistema permite medir un elevado número de grados de libertad de manera simultánea de forma óptica sin afectar al sistema.\par La información modal recabada es de interés para el desarrollo de indicadores de daño que sean capaces de identificar el daño por delaminación en un panel compuesto tipo panal de abeja usando el sistema anteriormente nombrado.\par Sin embargo, la información obtenida no está exenta de ruido experimental y es mediante la aplicación de metodologías de suavizado, que se reconstruyen datos faltantes y se reduce el ruido experimental. El objetivo de este trabajo de título consiste en desarrollar, implementar y comparar distintas metodologías de reducción de ruido experimental.\par La información modal utilizada consiste en muestras de paneles de geometría plana tipo sándwich con núcleos del tipo panal de abeja, las cuales fueron excitadas en rangos cercanos a sus frecuencias naturales, captadas por el sistema DIC y se identificaron algunos modos de vibración. Las metodologías de reducción de ruido fueron aplicadas a esta información, luego se utilizó un indicador de daño basado en la curvatura y finalmente se compararon los resultados utilizando el algoritmo \textit{Intersection Over Union}.\par El primer método consistió en realizar un suavizado robusto de datos con valores faltantes, el segundo método consistió en realizar un suavizado de datos utilizando procesos Gaussiano y el tercer método consistió en suavizar los datos de desplazamiento utilizando un modelo basado en elementos finitos. Luego de la implementación de cada metodología, se calcularon las curvaturas de los modos utilizando 2 métodos, el primero basado en diferencias finitas y el segundo basado en point least-square (PLS), finalmente se hizo uso de \textit{Gapped Smoothing Method} (GSM) para construir los indicadores de daño.\par Se concluyó que la metodología de suavizado robusto de datos con valores faltantes presenta los mejores resultados, asociando el cálculo de la curvatura al método PLS, ya que mostró ser sensibles al daño, en comparación al método diferencias finitas que mostró ser sensible al ruido. Los resultados fueron abalados por comparación utilizando el algoritmo \textit{Intersection Over Union}.\par