El presente trabajo tiene por objeto investigar la detección de daños en estructuras como un problema de optimización, utilizando la caracterización modal para evaluar la respuesta dinámica de la estructura ante un modelo de daño. Se llevó a cabo la implementación del algoritmo de optimización dela luciérnaga, tomando como caso de estudio un modelo numérico de daño sencillo,para ver los alcances del método propuesto y sus ventajas dentro del campo de monitoreo estructural (SHM). Se indican detalles de la implementación y los resultados obtenidos con este planteamiento.
1. Introducción
La importancia de la detección temprana de daños ha aumentado en las últimas décadas en la industria y la academia, pasando de la inspección visual hasta el análisis de vibraciones [1]. La detección de daños en estructuras por medio del análisis modal se fundamenta en que el deterioro de la condición de una estructura o elemento, se ve reflejado en la pérdida de rigidez y amortiguamiento, afectando las propiedades dinámicas del sistema. La variación que presentan los parámetros modales es un indicador de la magnitud y localización del daño [2]. El monitoreo de la integridad estructural (SHM) utilizando la respuesta dinámica se puede clasificar en dos grupos de acuerdo a implementación [3]: los métodos experimentales basados en técnicas no destructivas y los métodos numéricos basados en FEA (Finite Element Analysis). Estos últimos particularmente han llevado al desarrollo de estructuras o sistemas inteligentes, las cuales son capaces de detectar el daño online y cuantificar su grado de severidad.
En la literatura se encuentran diferentes métodos para la detección de daños basados en el análisis a los parámetros dinámicos debidos a cambios en la rigidez del sistema [2], [4], [5]. En [4] se consideran algoritmos genéticos para resolver el problema de la detección de daños en estructuras y elementos de máquina, el cual se aborda como un problema de optimización.
En los primeros trabajos se utilizó un algoritmo genético con codificación binaria y su función objetivo fue basada en el vector de fuerza residual [5]. Dicho enfoque tiene la desventaja de requerir formas modales completas, lo cual en la práctica actualmente se hace inviable debido a razones técnicas y económicas.
Posteriores trabajos propusieron detectar el daño dividiéndolo en dos etapas para definir su localización y magnitud [6]. En la primera etapa se determina un conjunto de elementos posiblemente dañados a partir de una metodología de localización de elementos con daño basada en energía. En la segunda etapa, se cuantifica el daño utilizando un micro-algoritmo genético, el cual realiza un proceso de optimización donde se busca, por la combinación óptima de elementos dañados y extensiones de daño, minimizar una función objetivo basada en frecuencias naturales y formas modales.
En [7] se utiliza un algoritmo genético modificado para la detección de daño estructural. El algoritmo considera una representación de cromosomas definida con números reales y una función objetivo basada en cambios en las frecuencias naturales y las formas modales. El algoritmo reinicia los individuos que presentan una mínima diferencia en la función objetivo para que conformen la nueva población. Este tipo de codificación resulta altamente aplicable para resolver el problema de detección de daño en vista de que el número y la posición de los elementos dañados no son conocidos a priori.
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