Application of structural monitoring to estimate and predict the response and state of damage of structures subjected to earthquakes

dc.creatorErazo, Kaliles
dc.date2025-12-23
dc.date.accessioned2025-12-23T06:30:10Z
dc.date.available2025-12-23T06:30:10Z
dc.descriptionThis article examines the development and application of structural monitoring (structural health monitoring) in assessing the structural vulnerability of civil infrastructure subjected to base motions induced by earthquakes. Structural monitoring consists of extracting information about the state of structural integrity from Vibration measurements obtained using sensing technologies. The measurements are processed by statistical algorithms to determine the state of damage. The methodology helps minimize errors in the analysis due to modeling simplifications and improves the efficiency of the evaluation by automating the process. Two case studies examine the use of response measurements to predict bridge damage using fragility curves, as well as the application in a shear wall structure to estimate the state of damage when the structure is subjected to base motions in a shaking table using Bayesian filters.en
dc.descriptionEste artículo explora el desarrollo y la aplicación del monitoreo estructural (o monitoreo de la salud estructural) en la evaluación de la vulnerabilidad estructural de infraestructuras civiles. El monitoreo estructural consiste en la extracción de información del estado de integridad estructural en base a mediciones de la respuesta estructural obtenidas mediante sensores e instrumentación. Las mediciones son procesadas por algoritmos estadísticos para inferir el estado de daños bajo la premisa de que los cambios físicos en la estructura son detectables en los datos medidos. La metodología contribuye a minimizar errores en el análisis debido a simplificaciones en el modelado estructural y en la efectividad del proceso de evaluación debido a la posibilidad de ser automatizado. Se discuten dos estudios de caso, el primero consiste en el uso de mediciones de la respuesta estructural en la predicción de daños de un puente mediante curvas de fragilidad utilizando gemelos digitales (digital twins), y el segundo la aplicación de filtros bayesianos para estimar la respuesta y daños en una estructura de muro de corte sometida a movimientos de la base en una mesa vibratoria.es
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
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dc.formatapplication/epub+zip
dc.identifierhttps://revistas.intec.edu.do/index.php/cite/article/view/3631
dc.identifier10.22206/cite.2025.v8i1.pp153-170
dc.identifier.urihttps://repositoriobiblioteca.intec.edu.do/handle/123456789/14978
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC)es
dc.relationhttps://revistas.intec.edu.do/index.php/cite/article/view/3631/4339
dc.relationhttps://revistas.intec.edu.do/index.php/cite/article/view/3631/4341
dc.relationhttps://revistas.intec.edu.do/index.php/cite/article/view/3631/4342
dc.relationhttps://revistas.intec.edu.do/index.php/cite/article/view/3631/4340
dc.rightsDerechos de autor 2025 Kalil Erazoes
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0es
dc.sourceScience, Engineering and Applications; Vol. 8 No. 1 (2025): Ciencia, Ingenierías y Aplicaciones; 153-170en
dc.sourceCiencia, Ingenierías y Aplicaciones; Vol. 8 Núm. 1 (2025): Ciencia, Ingenierías y Aplicaciones; 153-170es
dc.source2636-2171
dc.source2636-218X
dc.source10.22206/cite.2025.v8i1
dc.subjectdaño estructurales
dc.subjectacelerómetroses
dc.subjectcurvas de fragilidades
dc.subjectfiltros bayesianoses
dc.subjectMonitoreo estructurales
dc.subjectStructural monitoringen
dc.subjectaccelerometersen
dc.subjectfragility curvesen
dc.subjectBayesian filtersen
dc.subjectstructural damageen
dc.titleApplication of structural monitoring to estimate and predict the response and state of damage of structures subjected to earthquakesen
dc.titleAplicación del monitoreo estructural para estimar y predecir la respuesta y el estado de daño de estructuras sometidas a terremotoses
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dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArt.es
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