PARAMETRIC BRIDGE MODELLING FOR SUPERVISED LEARNING IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS

Of National scope. With a Public character. It has been granted under a regime of Competitive.

In collaboration with other entities. Role: Member

Este subproyecto puede enmarcarse dentro de una investigación orientada a identificar la salud estructural de puentes y viaductos en servicio mediante un novedoso sistema capaz de detectar y avisar automáticamente de anomalías en su comportamiento estructural. Este sistema es factible gracias, por un lado, a las soluciones de instrumentación de bajo coste, desarrolladas previamente por el grupo de investigación, adecuadas para la monitorización continua de estructuras no singulares, ya que tienen una precisión comparable a la de la instrumentación comercial, aunque su coste, basado en la tecnología Arduino, se reduce significativamente. Sus funcionalidades se ampliarán para crear un sistema de monitorización modular capaz de medir aceleraciones, ángulos, temperatura, higrometría o corrosión en condiciones extremas de servicio. Por otro lado, el grupo de investigación ha desarrollado una herramienta de identificación estructural, o análisis inverso, que permite identificar patologías estructurales en puentes y edificios a partir de información estática (deformaciones) o dinámica (modos de vibración y frecuencias). Así, mediante protocolos de Internet de las Cosas (IoT), se analizan los Big Data procedentes de la monitorización continua estática y dinámica de puentes, de forma que, una vez identificado el daño estructural, se pueda activar una alarma para solicitar una actuación inmediata, que, dependiendo de la cuantificación del daño, puede incluir la inspección visual c

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Juan José

Jorquera Lucerga

Leader