Project Details
Project summary
Los diferentes procesos constructivos pueden sufrir fallas. En el concreto, estas se manifiestan como fisuras y pueden ser de diversos tipos, dependiendo de la resistencia, la adherencia, el acero de refuerzo, etc. En ocasiones, estas fisuras no son detectadas a tiempo o no son caracterizadas adecuadamente. El uso de la tecnología nos permite incorporar herramientas automatizadas para controlar y monitorear elementos de concreto en la obra. Se propone utilizar sistemas de ultrasonido que generen pulsos; estos, a su vez, se usarán como datos de entrenamiento de la red neuronal con un algoritmo de reconocimiento de objetos. A partir del entrenamiento, se seleccionará el mejor resultado de precisión promedio media para la detección de las diferentes fallas. Así, se podrá realizar, de forma constante y automática, un monitoreo del proceso del concreto, lo que permitirá detectar fallas, clasificarlas y actuar de manera inmediata.
Description
Las estructuras de concreto no son de libre mantenimiento, debido a su constante uso y paso por el tiempo, presentando fallas interiores que no pueden ser detectadas hasta que llegan al límite de su vida útil (Ohtsu et al., 2007). El proceso de inspección de estructuras de concreto se encuentra limitado debido a que se debe realizar cuando no se encuentran en operación. En casos como puentes esto requiere que se cierre por el tiempo de la inspección, afectando negativamente a la sociedad. Además, no siempre se puede garantizar la disponibilidad de la mano de obra necesaria para realizar estos procesos (Cha et al., 2017).
El concreto es uno de los materiales más usados en la construcción en el Perú (Orozco et al., 2018). Es por eso la importancia de su estudio, sobre todo el estudio de las fallas que presenta, las cuales se evidencian a través de fisuras. Además, como se sabe, las estructuras que no son inspeccionadas y controladas de manera eficaz generan pérdidas (Patil & Patil, 2017). Se debería plantear como lo indican los autores citados en estos párrafos, la inspección y mantenimiento de elementos de concreto, pues en la mayoría de los casos el protocolo de detección de fallas no se realiza a tiempo. La tecnología disponible por medio de la inteligencia artificial permitiría minimizar estos problemas al mantener un control constante (Lu, et al., 2012).
Actualmente no se tiene desarrollado completamente un Modelo de Inteligencia Artificial, el cual mediante un algoritmo de reconocimiento de pulsos pueda generar un sistema de automatización. La aplicación de este algoritmo junto a los procesos tradicionales que propone la Ingeniería, y a los equipos tecnológicos eficientes y rápidos, podrían mejorar los sistemas de control de fisuras.
El concreto es uno de los materiales más usados en la construcción en el Perú (Orozco et al., 2018). Es por eso la importancia de su estudio, sobre todo el estudio de las fallas que presenta, las cuales se evidencian a través de fisuras. Además, como se sabe, las estructuras que no son inspeccionadas y controladas de manera eficaz generan pérdidas (Patil & Patil, 2017). Se debería plantear como lo indican los autores citados en estos párrafos, la inspección y mantenimiento de elementos de concreto, pues en la mayoría de los casos el protocolo de detección de fallas no se realiza a tiempo. La tecnología disponible por medio de la inteligencia artificial permitiría minimizar estos problemas al mantener un control constante (Lu, et al., 2012).
Actualmente no se tiene desarrollado completamente un Modelo de Inteligencia Artificial, el cual mediante un algoritmo de reconocimiento de pulsos pueda generar un sistema de automatización. La aplicación de este algoritmo junto a los procesos tradicionales que propone la Ingeniería, y a los equipos tecnológicos eficientes y rápidos, podrían mejorar los sistemas de control de fisuras.
Short title | Detección de fallas en la construcción de estructuras de concreto, mediante el análisis de ultrasonido e Inteligencia Artificial. |
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Status | Finished |
Effective start/end date | 1/04/23 → 31/03/24 |
UN Sustainable Development Goals
In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):
Research areas and lines
- Innovation: technologies and products
Kind of research
- Applied