Resumen

La detección de defectos estructurales basada en la actualización del modelo de elementos finitos (MEF) es un problema de optimización que consiste en minimizar la discrepancia de respuestas entre el modelo y la medición. Los investigadores han introducido muchos métodos para realizar la actualización del MEF para la detección de defectos en las estructuras. Un enfoque popular es adoptar el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO). En este proceso, la función de aptitud es un factor crítico en el éxito del enfoque PSO-MEF. Nuestro objetivo es comparar el rendimiento de cuatro funciones de aptitud basadas en las frecuencias naturales utilizando el enfoque estándar PSO-MEF para la detección de defectos. En este artículo, se presenta primero la definición del algoritmo PSO estándar. Después de construir el modelo de referencia de elementos finitos de la estructura de viga, se describen cuatro funciones de aptitud comúnmente utilizadas basadas en las frecuencias naturales. Su rendimiento en la detección de defect

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Detección de defectos estructurales; Actualización del modelo de elementos finitos; Optimización por enjambre de partículas; Funciones de aptitud; Frecuencias naturales; Detección de defectos.
• Keywords:Structural defect detection; Finite element model updating; Particle swarm optimization; Fitness functions; Natural frequencies; Defect detection.