Resumen

Un método efectivo para la detección de daños en estructuras esqueléticas que combina la amplitud de la función de correlación cruzada (CCFA, por sus siglas en inglés) con la máquina de vectores de soporte (SVM) se presenta en este artículo. El método propuesto consta de dos etapas. En primer lugar, se extraen las características de los datos de la CCFA, la cual se calcula a partir de las respuestas dinámicas y representa las formas modales de la estructura, y cambia cuando ocurre un daño en la estructura. Luego, las características de los datos se introducen en la SVM con el algoritmo uno-contra-uno (OAO) para clasificar el estado de daño de la estructura. Se adoptan datos de simulación del modelo de referencia IASC-ASCE y un experimento de vibración de una estructura de armadura para verificar la viabilidad del método propuesto. Los resultados muestran que el método propuesto es adecuado para la identificación de daños en estructuras esqueléticas con sensores limitados sometidos a excitación ambient

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Efectivo; Detección de daños; Estructuras esqueléticas; Amplitud de la función de correlación cruzada; Máquina de vectores de soporte; Características de los datos
• Keywords:Effective; Damage detection; Skeletal structures; Cross correlation function amplitude; Support vector machine; Data features