¿Se pueden detectar o predecir los daños estructurales utilizando datos históricos?

¿Pueden las simulaciones de software y las técnicas de monitoreo de la salud estructural predecir con precisión la ocurrencia de daños en las estructuras aeroespaciales usando datos históricos stiffness,damping and vibration measurements over a considerable period of time?

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¿Estas técnicas son más adecuadas para la detección de daños en tiempo real que para la predicción de daños?

Por ej. Técnicas SHM como la estimación de parámetros mediante Respuesta en Frecuencia, o Inspección No Destructiva.

No estoy seguro de que pueda predecir con precisión tampoco. Hay muchos paquetes de software que pueden modelar daños estructurales, pero no conozco ningún sistema de detección de daños en tiempo real en uso...
Suena como un proyecto de investigación (por ejemplo, para estudiar un doctorado, ¿alguien?)
Este es el principio básico detrás del mantenimiento predictivo en general. En la industria de la aviación, agregar cientos de sensores inalámbricos baratos ayudará en esta dirección.

Respuestas (2)

Sí, se puede hacer. Sin embargo, con el advenimiento de las tecnologías, también puede usar las actualizaciones en tiempo real del sistema monitoreado para comprender su salud. En algunos casos donde los datos históricos no están disponibles, se vuelve importante evaluar la condición de la estructura en base a actualizaciones en tiempo real. Creo que los siguientes enlaces pueden ser de interés:

  1. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1475921718760483

  2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327017304612

"Los enlaces no reemplazan la inclusión de información en su propia respuesta, y los enlaces siempre deben ser directamente relevantes para una parte de su respuesta". Si pudiera explicar cómo se puede hacer, esta podría ser una respuesta mucho mejor. Además, sería bueno revelar que usted es el primer y segundo autor de los artículos que vinculó, de lo contrario, esto puede marcarse como spam.

Desde hace unos años, los datos de vuelo se utilizan para mejorar el mantenimiento predictivo. Este enfoque de Big Data aparentemente es muy popular entre las aerolíneas.

Pero el daño estructural aún debe evaluarse a mano (y con antorchas) a partir de los informes.