IMPLEMENTACIÓN Y USO DE TÉCNICAS DE IDENTIFICACIÓN BAYESIANAS PARA LA ACTUALIZACIÓN DE LA CONFIABILIDAD DE SISTEMAS ESTRUCTURALES

Abstract

En esta tesis se desarrolla e implementa una herramienta numerica para incorporar el conocimiento del estado actual de un sistema dado, permitiendo la estimacion actualizada de su conabilidad estructural. Para alcanzar este objetivo se presenta una metodologa que permite actualizar los parametros que caracterizan la estructura y a la vez la conabilidad del modelo estructural utilizando mediciones de respuestas dinamicas disponibles. Conceptos de Probabilidades Bayesianas (Teorema de Bayes) son utilizados con el proposito de actualizar el modelo estructural. En particular, los parametros estructurales de interes son actualizados mediante una metodologa recientemente propuesta llamada Transitional Markov Chain Monte Carlo (TMCMC) basada en tecnicas de simulacion avanzadas, otorgando al analista una representacion mas realista del comportamiento estructural del sistema en estudio; a este procedimiento se le denomina Identicacion de Parametros Estructurales. Por otra parte, el calculo de la conabilidad del sistema estructural actualizado (bajo excitaciones estocasticas) se logra utilizando la funcion de densidad de probabilidad obtenida en el proceso de identicacion, a traves de una generalizacion del metodo Subset Simulation (SS), basada en la generaci on de cadenas de Markov por medio del algoritmo de Metropolis. Finalmente, se desarrollan casos de estudio para demostrar la aplicabilidad de los procedimiento de actualizacion propuestos; tanto de los parametros estructurales de interes, como de la conabilidad del sistema. Ademas se evalua el comportamiento de dispositivos de disipacion de energa antes y despues de actualizar el modelo estructural. Los efectos de la actualizacion de los modelos estructurales en terminos de su comportamiento y conabilidad son analizados y discutidos en profundidad.