A hybrid approach of knowledge-based reasoning for structural assessment

• Autores: Luis Eduardo Mujica Delgado
• Directores de la Tesis: Josep Vehí Casellas (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de Girona ( España ) en 2007
• Idioma: inglés
• ISBN: 978-84-690-7684-2
• Depósito Legal: Gi-1115-2007
• Tribunal Calificador de la Tesis: Alfredo Güemes Gordo (presid.), Ningsu Luo (secret.), Jan Holnicki-Szulc (voc.), Faiçal Ikhouane (voc.), Ayech Benjeddou (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de la instrumentación
      • Tecnología de la automatización
      • Ingeniería de control
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen
  • English

    La idea básica de detección de defectos basada en vibraciones en Monitorización de la Salud Estructural (SHM), es que el defecto altera las propiedades de rigidez, masa o disipación de energía de un sistema, el cual, altera la respuesta dinámica del mismo. Dentro del contexto de reconocimiento de patrones, esta tesis presenta una metodología híbrida de razonamiento para evaluar los defectos en las estructuras, combinando el uso de un modelo de la estructura y/o experimentos previos con el esquema de razonamiento basado en el conocimiento para evaluar si el defecto está presente, su gravedad y su localización. La metodología involucra algunos elementos relacionados con análisis de vibraciones, matemáticas (wavelets, control de procesos estadístico), análisis y procesamiento de señales y/o patrones (razonamiento basado en casos, redes auto-organizativas), estructuras inteligentes y detección de defectos. Las técnicas son validadas numérica y experimentalmente considerando corrosión, pérdida de masa, acumulación de masa e impactos. Las estructuras usadas durante este trabajo son: una estructura tipo cercha voladiza, una viga de aluminio, dos secciones de tubería y una parte del ala de un avión comercial.

  • English

    The basic premise of vibration-based damage detection in Structural Health Monitoring is that the damage will alter the stiffness, mass or energy dissipation properties of a system, which, in turn, will alter the measured dynamic response of the system. Within the context of pattern recognition, this thesis presents a hybrid reasoning methodology for damage assessment of structures, combining the use of a model of the structure and/or previous experiments with a knowledge-based reasoning scheme to evaluate if damage is present, its severity and its location. The methodology involves some elements related to vibration analysis, mathematics (wavelets, statistical process control), signal/pattern analysis/processing (knowledge-based reasoning, self organizing maps), smart structures and damage detection. Approaches are numerically and experimentally validated considering corrosion, mass reduction, adding masses, and impact loads. Structures used along all this work are: a cantilever truss, an aluminium beam, two pipe sections and a portion of a wing aircraft.