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Artículo

A Damage Classification Approach for Structural Health Monitoring Using Machine LearningUn Enfoque de Clasificación de Daños para el Monitoreo de la Salud Estructural Utilizando Aprendizaje Automático

Resumen

Las estrategias de inspección con enfoques basados en ondas guiadas proporcionan a las aplicaciones de monitoreo de la salud estructural (SHM) varias ventajas, entre ellas, la posibilidad de utilizar datos reales de la estructura que permiten un monitoreo continuo e identificación en línea de daños. Estos tipos de estrategias de inspección se basan en el hecho de que estas ondas pueden propagarse sobre distancias relativamente largas y son capaces de interactuar de manera sensible y única con diferentes tipos de defectos. El objetivo principal para el SHM está orientado al desarrollo de metodologías eficientes para procesar estos datos y proporcionar resultados asociados con los diferentes niveles del proceso de identificación de daños. Como contribución, este trabajo presenta una metodología de detección y clasificación de daños que incluye el uso de datos recopilados de una estructura en diferentes estados estructurales mediante una red de sensores piezoeléctricos aprovechando el uso de ondas guiadas, análisis de componentes principales no lineales jerárquico (h-NLPCA) y

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