Localización de daño estructural mediante un enfoque basado en subestructuras

El trabajo realizado en esta tesis doctoral se centra en la monitorización de estructuras, focalizándose el trabajo en la búsqueda de una forma eficaz y económica de localizar los posibles daños que puedan originarse en las mismas. Para ello se propone un método de localización de daño que aísla subestructuras dentro de la estructura, monitorizando cada una de estas subestructuras por separado. Asimismo, se propone otro método de localización de daño que monitoriza subestructuras con un número menor de sensores. El primer método de localización de daño propuesto aísla las subestructuras y representa la dinámica de las subestructuras mediante modelos VARX, siendo el daño localizado dentro de las subestructuras mediante el análisis de estos modelos. El método propuesto se basa únicamente en la información proporcionada por acelerómetros colocados en la subestructura, no siendo necesario medir las fuerzas que se transmiten a la misma. Asimismo, no es necesario conocer el modelo del comportamiento dinámico de la estructura para localizar el daño. A fin de disminuir el número de sensores necesarios para la localización de daño en las subestructuras aisladas, se ha propuesto un segundo método de localización de daño, que monitoriza las subestructuras con un conjunto reducido de sensores. Para localizar daño dentro una subestructura, se analizan cambios de conectividad entre sus grados de libertad medidos. La conectividad es analizada mediante la causalidad de Granger multivariable condicional. El trabajo ha sido orientado hacia la industria eólica offshore, focalizándose en la monitorización de subestructuras marinas tipo jacket. Ambos métodos de localización de daño han sido evaluados en una estructura de dinámica unidimensional. Posteriormente, se ha evaluado el primer método de localización de daño en una estructura de celosía

Structural assessment based on vibration measurement test combined with an artificial neural network for the steel truss bridge

Damage assessment is one of the most crucial issues for bridge engineers during the operational and maintenance phase, especially for existing steel bridges. Among several methodologies, the vibration measurement test is a typical approach, in which the natural frequency variation of the structure is monitored to detect the existence of damage. However, locating and quantifying the damage is still a big challenge for this method, due to the required human resources and logistics involved. In this regard, an artificial intelligence (AI)-based approach seems to be a potential way of overcoming such obstacles. This study deployed a comprehensive campaign to determine all the dynamic parameters of a predamaged steel truss bridge structure. Based on the results for mode shape, natural frequency, and damping ratio, a finite element model (FEM) was created and updated. The artificial intelligence network’s input data from the damage cases were then analysed and evaluated. The trained artificial neural network model was curated and evaluated to confirm the approach’s feasibility. During the actual operational stage of the steel truss bridge, this damage assessment system showed good performance, in terms of monitoring the structural behaviour of the bridge under some unexpected accidents.This research was funded by FCT/MCTES through national funds (PIDDAC) from the R&D Unit Institute for Sustainability and Innovation in Structural Engineering (ISISE), under the reference UIDB/04029/2020, and from the Associate Laboratory Advanced Production and Intelligent Systems ARISE, under the reference LA/P/0112/2020, as well as financial support of the project research “B2022-GHA-03” from the Ministry of Education and Training. And The APC was funded by ANI (“Agência Nacional de Inovação”) through the financial support given to the R&D Project “GOA Bridge Management System—Bridge Intelligence”, with reference POCI-01-0247-FEDER069642, which was cofinanced by the European Regional Development Fund (FEDER) through the Operational Competitiveness and Internationalisation Program (POCI)