Identificación de Parámetros Dinámicos de un Sistema de Vigas Prefabricadas Mediante Registro de Vibraciones
DOI:
https://doi.org/10.70567/mc.v42.ocsid8441Palabras clave:
Dinámica estructural, Identificación de sistemas, Modelo físico, Parámetros dinámicosResumen
En ensayos de identificación de parámetros dinámicos de estructuras es necesario generalmente determinar frecuencias naturales y formas modales detalladas utilizando un número limitado de sensores. Una estrategia consiste en realizar múltiples configuraciones de medición, donde cada uno cubre una parte de la estructura. Las formas modales identificadas en cada configuración se ensamblan posteriormente para obtener los modos de vibración de toda la estructura. En este trabajo se estudia una viga prefabricada de hormigón de 16 m de luz excitada con impactos controlados registrando la aceleración a lo largo del tiempo durante la etapa de vibración libre. Las mediciones se realizan con 3 acelerómetros. Se identifican las propiedades dinámicas con métodos en el dominio del tiempo y de la frecuencia. Posteriormente se ensamblan las componentes de cada configuración de medición obteniendo las formas modales de toda la estructura. Se pone en discusión en este trabajo las formas modales identificadas y combinaciones aleatorias entre distintos impactos contrastándolo con el índice MAC.
Citas
Au, S.K., Zhang, F.L. Fast Bayesian Ambient Modal Identification Incorporating Multiple Setups. J. Eng. Mech. 138 - pp. 800-815, 2012 https//doi.org/10.1061/(ASCE)EM.1943-7889.0000385
Brincker, R., Ventura, C. E. & Andersen, P. Damping Estimation by Frequency Domain Decomposition. Society for Experimental Mechanics, Vol. 19 - pp. 698-703, 2001.
Brincker, R., Ventura, C. Introduction to operational modal analysis. John Wiley & Sons, Ltd,2015. https//doi.org/10.1002/9781118535141
Brincker, R., Zhang, L., & Andersen, P. Modal Identification from Ambient Responses using Frequency Domain Decomposition. Smart Materials and Structures. Vol.10 - pp. 441-445, 2000. https//doi.org/10.1088/0964-1726/10/3/303
Cara, F.J., Juan, J., Alarcón, E. Estimating the modal parameters from multiple measurement setups using a joint state space model. Mech. Syst. Signal Process. 43 - pp. 171-191, 2014. https//doi.org/10.1016/j.ymssp.2013.09.012
Döhler, M., Andersen, P., Mevel, L. Data Merging for Multi-Setup Operational Modal Analysis with Data-Driven SSI, 28th Int. Modal Anal. Conf. Fr. Eur. HAL CCSD, Jacksonville, Florida USA, 2010 https//doi.org/10.1007/978-1-4419-9834-7_42
Hizal, C. (2021). "Frequency domain data merging in operational modal analysis based on least squares approach". Measurement. Vol. 170, 108742. https//doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108742
Lucero, G., Möller, O. & Ascheri, J. Identificación de propiedades dinámicas de un modelo físico reducido en un puente losa mediante registro de vibraciones. Mecánica Computacional. Vol 41 Núm 9, 2024. https//doi.org/10.70567/mc.v41i9.44
Mevel, L., Basseville, M., Benveniste, A., Goursat, M. Merging sensor data from multiple measurement set-ups for non-stationary subspace-based modal analysis. J. Sound Vib. 249 - pp. 719-741, 2002. https//doi.org/10.1006/jsvi.2001.3880
Peeters, B. System Identification and Damage Detection in Civil Engineering. Katholieke Universiteit Leuven - Faculteit Toegepaste Wetenschappen, 2000.
Peeters, B., De Roeck, G. Reference-Based Stochastic Subspace Identification For output-Only Modal Analysis. Mechanical Systems and Signal Processing. 13(6) - pp. 855-878, 1999. https//doi.org/10.1006/mssp.1999.1249
Yan, W., Papadimitriou, C., Katafygiotis, L.S., Chronopoulos, D. An analytical perspective on Bayesian uncertainty quantification and propagation in mode shape assembly. Mech. Syst. Signal Process. 135, 106376, 2020 https//doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.106376
Van Overschee, P., De Moor, B. Subspace identification for linear systems - Theory - Implementation - Applications. Katholieke Universiteit Leuven, 1996. https//doi.org/10.1007/978-1-4613-0465-4
O' Connel, B. & Rogers, T. A robust probabilist approach to stochastic subspace identification. J. Sound Vib. 581 - 118381, 2024 https//doi.org/10.1016/j.jsv.2024.118381
Cho, K. & Cho, J.-R. Stochastic Subspace Identification-Based Automated Operational Modal Analysis Considering Modal Uncertainty. Appl. Sci. 13, 12274, 2023. https//doi.org/10.3390/app132212274
Mostafaei, H. Modal Identification Techniques for Concrete Dams: A Comprehensive Review and Application. Sci 6(3), 40, 2024. https//doi.org/10.3390/sci6030040
Okur, F., Altunisik, A. & Okur, E. Development and Validation of New Methodology for Automated Operational Modal Analysis Using Modal Domain Range. Structural Control and Health Monitoring, Article ID 6267884, 2025. https//doi.org/10.1155/stc/6267884
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Asociación Argentina de Mecánica Computacional
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Esta publicación es de acceso abierto diamante, sin ningún tipo de costo para los autores ni los lectores.
Solo se publicarán aquellos trabajos que han sido aceptados para su publicación y han sido presentados en el congreso de AMCA.
