Publicación:
Laboratory evaluation of a fully automatic modal identification algorithm using automatic hierarchical clustering approach

dc.contributor.author Zonno G. es_PE
dc.contributor.author Aguilar R. es_PE
dc.contributor.author Castañeda B. es_PE
dc.contributor.author Boroschek R. es_PE
dc.contributor.author Lourenço P.B. es_PE
dc.date.accessioned 2024-05-30T23:13:38Z
dc.date.available 2024-05-30T23:13:38Z
dc.date.issued 2017
dc.description.abstract La tierra ha sido un material de construcción tradicional para construir estructuras en muchos continentes diferentes. En particular, los edificios de adobe están ampliamente difundidos en Sudamérica, y en Perú donde forman parte de la identidad cultural de la nación. Hoy en día, el conocimiento de los edificios de adobe existentes está lejos de una comprensión completa del sistema constructivo y una monitorización de la salud estructural (SHM) puede cuantificar y reducir las incertidumbres sobre su comportamiento estructural sin causar daños a los edificios. En este proceso, es deseable la implementación de herramientas automáticas para la extracción de características de los parámetros modales. En particular, la automatización es importante porque, durante una monitorización a largo plazo, se registra una enorme cantidad de datos y la comprobación directa de los datos del usuario no es posible. El presente trabajo se centra en el desarrollo de un procedimiento automatizado para la gestión de los resultados obtenidos del método de identificación paramétrica, en particular del método de identificación del subespacio estocástico basado en datos, que requiere una interpretación automática de los diagramas de estabilización. El trabajo presenta una metodología de identificación modal totalmente automatizada basada en los siguientes pasos (i) preprocesamiento de la señal digital de los datos registrados; (ii) identificación de los parámetros modales utilizando modelos con dimensiones variables; (iii) análisis automático del diagrama de estabilización con la aplicación de criterios de validación blandos y duros y el uso del enfoque de agrupación jerárquica para eliminar los modos espurios; y (iv) elección automática de los valores más representativos de los parámetros estimados de cada modo agrupado: frecuencia natural, amortiguamiento y forma modal. El algoritmo desarrollado se probó primero con un péndulo de acero invertido para comprobar su precisión y sensibilidad, y posteriormente se analizó un muro de tierra construido en el Laboratorio de Estructuras de la PUCP para determinar su comportamiento dinámico. El algoritmo desarrollado muestra altos porcentajes de frecuencias detectadas y alta sensibilidad a los cambios ambientales y estructurales.
dc.description.sponsorship Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica - Concytec
dc.identifier.doi https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.09.219
dc.identifier.scopus 2-s2.0-85029897477
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12390/671
dc.language.iso eng
dc.publisher Elsevier
dc.relation.ispartof Procedia Engineering
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject Structures (built objects)
dc.subject Automation es_PE
dc.subject Clustering algorithms es_PE
dc.subject Identification (control systems) es_PE
dc.subject Modal analysis es_PE
dc.subject Parameter estimation es_PE
dc.subject Stabilization es_PE
dc.subject Stochastic systems es_PE
dc.subject Structural analysis es_PE
dc.subject Structural dynamics es_PE
dc.subject Automatic modal identification es_PE
dc.subject Experimental techniques es_PE
dc.subject Hierarchical clustering approach es_PE
dc.subject Modal parameter identification es_PE
dc.subject Parametric identification es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00
dc.title Laboratory evaluation of a fully automatic modal identification algorithm using automatic hierarchical clustering approach
dc.type info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dspace.entity.type Publication
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