DETECCIÓN DE FALLAS EN ESTRUCTURAS DE MATERIAL COMPUESTO

El desarrollo de este proyecto tiene como objetivo utilizar inteligencia artifcal como un método de estimación global para detectar fallas en estructuras a través de datos de emisiones acústicas y el cumplimiento de los estándares de calidad en los ensayos de laboratorio.

El uso del monitoreo acústico data probablemente desde la antigüedad ya que golpeando un objeto este puede generar sonidos cuyas diferencias pueden ser oídas cuando un objeto es defectuoso. En general, la evaluación no destructiva se utiliza para detectar y localizar defectos de estructuras usando señales con una longitud de onda menor o igual que el defecto a detectar. Los defectos en estructuras metálicas causan pequeños cambios en la resonancia, necesitando a través de métodos convencionales intervalos de observación largos o el uso de mecanismos que imponen movimiento en la estructura muy poderosos.

Experiencias previas muestran que los pequeños cambios en resonancia producen variaciones en las propiedades dinámicas de la misma. Entonces se puede aplicar inteligencia artificial para distinguir adecuadamente entre estructuras con o sin fallas. El análisis en el dominio de la frecuencia es realizado para la determinación de la Función de Respuesta en Frecuencia de la estructura con lo que se caracteriza la dinámica de la misma. Los ensayos globales no destructivos se  focalizan solamente en la estimación de la integridad del sistema, y longitudes de onda mayores al tamaño de los defectos pueden ser usadas. De esa forma ensayos no destructivos globales pueden analizar experimentalmente la estructura completa con solo una medición única reduciendo drásticamente el costo de detección de fallas.