Diseño de un sistema de monitoreo de salud estructural utilizando machine learning y computación bio-inspirada (Etapa I).
Fecha
2016
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Resumen
El presente proyecto de investigación busca proponer una metodología orientada en las tres primeras fases de diagnóstico de daños en estructuras, siendo estos en particular la detección, clasificación y localización, bien sea en estructuras metálicas o de material compuesto dado su amplio uso en vehículos de transporte aéreo, terrestre, marítimo, aeroespacial, infraestructura civil y militar. Se pretende utilizar las herramientas que ofrecen el aprendizaje automático (machine learning) y la computación bio-inspirada dados los buenos resultados que han ofrecido en la solución de problemas complejos y el reconocimiento de patrones, evaluando su desempeño en arquitecturas paralelas de alto rendimiento. Es importante hacer hincapié que se evaluará su desempeño con cambios de temperatura y daños en los sensores haciendo los ajustes a que haya lugar, dado que es uno de los parámetros a los que se ven enfrentadas las estructuras en ambientes reales. Se utilizará información de naturaleza estadística aplicada al reconocimiento de patrones y reducción del tamaño de la información con herramientas como el PCA (análisis de componentes principales) gracias a la experiencia lograda en trabajos desarrollados por el grupo de investigación MEM, haciendo una exploración con otros como puede ser ICA (análisis de componentes independientes), y con algunos índices estadísticos que sean pertinentes, procesando luego con algoritmos bio-inspirados y machine learning para hacer el reconocimiento de las características necesarias para cumplir con la finalidad de encontrar una metodología o metodologías de solución a la problemática propuesta. Como contribución a la solución de estos problemas, en este proyecto se cuenta con la experiencia adquirida en el proyecto FODEIN 1608603-017del año 2016.
Abstract
Idioma
Palabras clave
Citación
Villamizar Mejía, R., & Pedraza Bonilla, C. A. (2016). Diseño de un sistema de monitoreo de salud estructural utilizando machine learning y computación bio-inspirada (Etapa I)., 5.