Detección daño estructural empleando el vector de fuerza residual modificado y el algoritmo Simulated Annealing (SA) Damage Detection Using the Modified Residual Force Vector and the Simulated Annealing Algorithm (SA)
En este trabajo, el algoritmo Simulated Annealing (SA) es empleado para solucionar el problema inverso de detección de daño en vigas usando información modal contaminada con ruido. La formulación de la función objetivo para el procedimiento de optimización, basado en el SA, está fundamentada en el m...
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Published in: | Revista ingenierías (Medellín, Colombia) Vol. 9; no. 16; pp. 25 - 35 |
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Main Authors: | , , |
Format: | Journal Article |
Language: | English |
Published: |
Universidad de Medellín
01-01-2010
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Subjects: | |
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Summary: | En este trabajo, el algoritmo Simulated Annealing (SA) es empleado para solucionar el problema inverso de detección de daño en vigas usando información modal contaminada con ruido. La formulación de la función objetivo para el procedimiento de optimización, basado en el SA, está fundamentada en el método de la fuerza residual modificada. El desempeño del SA empleado en este estudio superó el de un algoritmo genético (AG) en dos funciones de prueba reportadas en la literatura internacional. El procedimiento de evaluación de integridad aquí propuesto se confirmó y validó numéricamente empleando la teoría de vigas de Euler-Bernoulli y un Modelo de Elementos Finitos (MEF) de vigas en voladizo y apoyadas libremente.In this research, the Simulated Annealing Algorithm (SA) is employed to solve damage detection problems in beam type structures using noisy polluted modal data. The formulation of the objective function for the SA optimization procedure is based on the modified residual force method. The SA used in this research performs better than the Genetic Algorithm (GA) in two difficult benchmark functions. The proposed structural damage-identification scheme is confirmed and assessed using a Finite Element Model (FEM) of cantilever and a free-free Euler-Bernoulli beam model |
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ISSN: | 1692-3324 |