Diseño de un sistema de monitoreo de salud estructural utilizando machine learning y computación bio-inspirada (Etapa I).
| dc.contributor.author | Vitola Oyaga, Jaime | spa |
| dc.contributor.author | Anaya Vejar, Maribel | spa |
| dc.contributor.author | Segura Torres, Dario Alejandro | spa |
| dc.contributor.cvlac | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000509906 | spa |
| dc.contributor.cvlac | http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000407984 | spa |
| dc.contributor.cvlac | http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000379204 | spa |
| dc.contributor.cvlac | http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000726559 | spa |
| dc.contributor.cvlac | http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001375771 | spa |
| dc.contributor.editor | Villamizar Mejía, Rodolfo | spa |
| dc.contributor.editor | Pedraza Bonilla, Cesar Augusto | spa |
| dc.contributor.googlescholar | https://scholar.google.com.co/citations?user=pUGhoVIAAAAJ&hl=en | spa |
| dc.contributor.googlescholar | https://scholar.google.es/citations?user=uC420b0AAAAJ&hl=es | spa |
| dc.contributor.googlescholar | https://scholar.google.es/citations?user=dTnXldcAAAAJ&hl=es | spa |
| dc.contributor.googlescholar | https://scholar.google.com/citations?user=7czJgy0AAAAJ&hl=es | spa |
| dc.contributor.googlescholar | https://scholar.google.es/citations?user=HjAgiw0AAAAJ&hl=es | spa |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-5817-069X | spa |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-6687-1429 | spa |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4367-0592 | spa |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0241-4771 | spa |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-9205-9736 | spa |
| dc.coverage.campus | CRAI-USTA Bogotá | spa |
| dc.date.accessioned | 2020-06-30T16:14:48Z | spa |
| dc.date.available | 2020-06-30T16:14:48Z | spa |
| dc.date.issued | 2016 | spa |
| dc.description | 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. | spa |
| dc.description.domain | http://unidadinvestigacion.usta.edu.co | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.identifier.citation | 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. | spa |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.15332/dt.inv.2020.01492 | spa |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11634/27519 | |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
| dc.subject.lemb | Automatización | spa |
| dc.subject.lemb | Procesamiento paralelo | spa |
| dc.subject.proposal | Monitoreo de estructuras | spa |
| dc.subject.proposal | Computación bio-inspirada | spa |
| dc.subject.proposal | Machine learning | spa |
| dc.title | Diseño de un sistema de monitoreo de salud estructural utilizando machine learning y computación bio-inspirada (Etapa I). | spa |
| dc.type.category | Apropiación Social y Circulación del Conocimiento: Evento científico con componente de apropiación | spa |
