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An谩lisis del M茅todo de B煤squeda Global para la detecci贸n de da帽o y monitoreo estructural de puentes
Quintana Rodr铆guez Juan Antonio, Samayoa Ochoa Didier, Carri贸n Viramontes Francisco Javier, Hern谩ndez Guzm谩n Andr茅s, Crespo S谩nchez Sa煤l Enrique, L贸pez L贸pez Jos茅 Alfredo,
Publicaci贸n t茅cnica No.367


Resumen


En este trabajo se desarrolla y aplica a casos reales una t茅cnica de evaluaci贸n no destructiva del tipo global, basada en el an谩lisis de ondas de alta frecuencia en intervalos cortos de tiempo, denominada como M茅todo de B煤squeda Global (MBG). El an谩lisis de ondas en intervalos cortos de tiempo, es un m茅todo novedoso y pr谩ctico en el cual se eval煤an las primeras ondas trasmitidas y reflejadas que se registran en sensores colocados en puntos determinados de una estructura, y luego se comparan con sus correspondientes respuestas generadas por un modelo de elemento finito calibrado de la misma estructura. Esta metodolog铆a del M茅todo de B煤squeda Global (MBG) se aplic贸, en una fase inicial, en estructuras de laboratorio cuyos par谩metros son conocidos; posteriormente se utiliz贸 en una estructura real, como es el Puente R铆o Papaloapan. El fundamento b谩sico del MBG est谩 en el hecho de que los fen贸menos de propagaci贸n, dispersi贸n y atenuaci贸n de ondas flexionantes en una estructura, dependen fuertemente de las propiedades mismas de la estructura (rigidez, densidad o 谩rea) y de las condiciones de frontera e interfases presentes en esta. Por lo tanto, cualquier variaci贸n en las propiedades o condiciones de frontera modifican la respuesta de las ondas flexionantes y, en principio, a partir de dicha variaci贸n es posible inferir el cambio en las propiedades que ocasion贸 dicha variaci贸n. La sensibilidad del MBG para detectar da帽o depende de tres aspectos fundamentales: el experimental, el de simulaci贸n y del proceso de an谩lisis. En lo que respecta al experimental, influyen el ruido electr贸nico de la instrumentaci贸n, la configuraci贸n y el tipo de los sensores, la forma de excitaci贸n, y la sensibilidad de la instrumentaci贸n. En cuanto a la simulaci贸n, las principales dificultades est谩n en la capacidad del modelo para representar al sistema real; por lo tanto, la calibraci贸n, el tipo de modelo matem谩tico, la representaci贸n de las condiciones de frontera, la interacci贸n entre materiales y la representaci贸n de materiales compuestos, son los principales factores que afectan al resultado. Finalmente, sobre el proceso de an谩lisis, la resoluci贸n de las variables de b煤squeda y la eficiencia del algoritmo de optimizaci贸n son los elementos principales que deben tomarse en cuenta para buscar una mayor efectividad del m茅todo. El puente R铆o Papaloapan es del tipo atirantado con una longitud total de 407,2 m, el puente tiene ocho arpas cada una con 14 tirantes. A partir de estudios desarrollados en los pasados a帽os, se determin贸 rehabilitar 20 de los elementos de anclaje superior. Para validar la metodolog铆a del MBG se realiz贸 una prueba de detecci贸n de da帽o durante los trabajos de mantenimiento del puente, donde la prueba consisti贸 en la identificaci贸n del da帽o por la p茅rdida de un tirante, lo cual se simul贸 cuando uno de estos fue distensado para sustituir el elemento de anclaje superior. Para esta prueba, se realizaron dos mediciones din谩micas, la primera antes del distensado de uno de los tirantes para la calibraci贸n del modelo a la condici贸n 鈥渟in da帽o鈥, y la segunda estando distensado el tirante para la condici贸n da帽ada. Los resultados mostraron que los sensores cercanos al lugar donde se rehabilit贸 el elemento de anclaje superior pueden identificar el tirante que fue distensado, mientras que los sensores alejados m谩s de 65 m. no pueden detectarlo debido a la r谩pida dispersi贸n de la se帽al. Lo anterior concluye que el MBG puede ser utilizado como un m茅todo de evaluaci贸n no destructiva para la detecci贸n de da帽o en un sistema de administraci贸n de puentes. Adicionalmente, usando el Modelo Calibrado del Puente R铆o Papaloapan y con la arquitectura de la simulaci贸n de escenarios de da帽o del MBG, se generaron las distribuciones estad铆sticas de las tensiones de los 112 tirantes del Puente mediante un programa de simulaci贸n MonteCarlo, en el cual se consideraran las distribuciones estad铆sticas del flujo vehicular actual y proyectado, carga transportada y viento para representar las entradas y generar escenarios de carga viva sobre el puente R铆o Papaloapan.


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