Comparación de algoritmos de inteligencia artificial para la caracterización de emisiones acústicas en materiales compuestos de fibra de carbono (CFRP)

[ES] En la actualidad, el uso de la inteligencia artificial (IA) aplicada a materiales compuestos estructurales se presenta cada vez más en la industria. Una de las aplicaciones es la monitorización de las señales de emisiones acústicas producidas durante el funcionamiento de determinados componente...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Martínez Cases, Cristina
Formato: tesis de maestría
Fecha de publicación:2023
País:España
Recursos:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/197335
Acesso em linha:https://riunet.upv.es/handle/10251/197335
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Aprendizaje autónomo
Fibra de carbono
Emisiones acústicas
Materiales compuestos
MATLAB
CFRP
Artificial Intelligence
Composite materials
Acoustic emissions
Machine learning
Carbon fibre
INGENIERIA MECANICA
Máster Universitario en Ingeniería Aeronáutica-Màster Universitari en Enginyeria Aeronàutica
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Máster Universitario en Ingeniería Aeronáutica-Màster Universitari en Enginyeria Aeronàutica
description [ES] En la actualidad, el uso de la inteligencia artificial (IA) aplicada a materiales compuestos estructurales se presenta cada vez más en la industria. Una de las aplicaciones es la monitorización de las señales de emisiones acústicas producidas durante el funcionamiento de determinados componentes. Con el análisis mediante IA de dichas señales se consigue obtener información en tiempo real de la integridad de los mismos, pudiendo incluso llegar a identificar modos de fallo. Es por ello por lo que este estudio se centra en la comparación de diversos algoritmos de inteligencia artificial para la caracterización de emisiones acústicas generadas en un material compuesto de fibra de carbono. En primer lugar, se realiza una exhaustiva revisión del estado del arte, estableciendo las bases teóricas necesarias; se analizan los diversos tipos y las características de los algoritmos de inteligencia artificial, así como los fundamentos de las emisiones acústicas y el comportamiento de los materiales compuestos reforzados con fibra de carbono. Posteriormente, utilizando el programa MATLAB, se desarrollan varios tipos de algoritmos de caracterización empleando distintos parámetros. Para evaluar su desempeño, se lleva a cabo una toma de datos experimental de las emisiones acústicas generadas por diferentes impactos sobre una placa plana de fibra de carbono. Tras ello, estos datos se procesan para extraer las características más relevantes de las señales. Posteriormente, se introducen en los algoritmos diseñados previamente para la creación de los modelos. Finalmente se evalúa el rendimiento de cada algoritmo y se exponen las ventajas e inconvenientes asociadas a su uso para finalizar con la designación de un modelo como óptimo.
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