Guía docente de Análisis Modal y Monotorización Estructural (M63/56/4/112)

1. Análisis modal

1. Análisis modal teórico y experimental.
2. Análisis en frecuencia de señales vibratorias.
3. Métodos de ajuste de parámetros.
4. Validación de los modelos.
5. Uso de los parámetros modales.
6. Instrumentación y montajes para el análisis modal.
7. Aspectos prácticos del análisis modal experimental.
8. Práctica de análisis modal experimental de una estructura simple

2. Análisis modal operacional (OMA)

1. Diferencias entre análisis modal experimental y operacional.
2. Identificación de sistemas estructurales mediante OMA.
3. Actualización de modelos basados en Elementos Finitos.
4. Detección de daño estructural basado en OMA.
5. Ejemplo de aplicación práctica de análisis modal operacional.

Se recomienda haber cursado las asignaturas:

• Fiabilidad estructural.
• Dinámica de estructuras.
• Mecánica computacional: elementos finitos.

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendacionesia#contenido0

El estudiantado sabrá/comprenderá:

1. Fundamentos y diferencias entre análisis modal teórico y experimental.
2. Tecnologías para detección local y global de daños.
3. Análisis en frecuencia de señales vibratorias.
4. Instrumentación y montajes para el análisis modal.
5. Aspectos prácticos del análisis modal experimental y operacional.
6. Identificación de sistemas estructurales mediante OMA.
7. Identificación de daño no supervisada.
8. Actualización de modelos basados en Elementos Finitos.

El estudiantado será capaz de:

9. Realizar un análisis modal experimental de una estructura simple.
10. Aplicar el análisis modal operacional a un sistema simple.
11. Adquirir nociones básicas sobre el problema de identificación del daño estructural.

• Tema 1. Introducción: Análisis modal dentro del marco del mantenimiento de la salud estructural.
• Tema 2. Fuentes de deterioro, patologías estructurales, y tecnologías de monitorización.
• Tema 3. Procesamiento de señales.
• Tema 4. Análisis modal experimental.
• Tema 5. Análisis modal operacional.
• Tema 6. Identificación del daño estructural.

• Taller 1: Procesamiento de señales.
• Taller 2: Identificación dinámica mediante técnicas EMA y OMA.
• Práctica de laboratorio: Test de vibración ambiental de marco metálico.
• Taller 3: Identificación de daño mediante métodos no supervisados.
• Taller 4: Identificación de daño mediante calibración inversa de modelos.

• Farrar, Charles R., & Keith Worden. Structural health monitoring: a machine learning perspective. John Wiley & Sons, 2012.
• Woodson, R. D. (2009). Concrete structures: protection, repair and rehabilitation. Butterworth-Heinemann.
• Ewins, D. J., Modal Testing: Theory, Practice and Application (2ª Ed.), Research Studies Press, 2000.
• Brincker, R., & Ventura, C. (2015). Introduction to operational modal analysis. John Wiley & Sons.
• Peeters, B., System Identification and Damage Detection in Civil Engineering, PhD thesis, Department of Civil Engineering, K.U. Leuven, Belgium, December 2000.
• Wang, M. L., Lynch, J. P., & Sohn, H. (Eds.). (2014). Sensor technologies for civil infrastructures, volume 2: Applications in Structural Health Monitoring. Elsevier.
• Lennart Ljung. 1986. System identification: theory for the user. Prentice-Hall, Inc., USA.

• Wenzel, H., Health Monitoring of Bridges, 2009, Wiley.
• Chen, Hua-Peng. Structural health monitoring of large civil engineering structures. John Wiley & Sons, 2018.
• Magalhães, Filipe, & Alvaro Cunha. Explaining operational modal analysis with data from an arch bridge. Mechanical Systems and Signal Processing 25.5 (2011): 1431-1450.
• Van Overschee, Peter, & B. L. De Moor. Subspace identification for linear systems: Theory—Implementation—Applications. Springer Science & Business Media, 2012.
• Rainieri, Carlo, & Giovanni Fabbrocino. Operational modal analysis of civil engineering structures. Springer, New York 142 (2014): 143.
• Doebling, S. W., Farrar, C. R., Prime, M. B., & Shevitz, D. W. (1996). Damage identification and health monitoring of structural and mechanical systems from changes in their vibration characteristics: a literature review (No. LA-13070-MS). Los Alamos National Lab., NM (United States).
• García-Macías, Enrique, and Filippo Ubertini. "Integrated SHM systems: Damage detection through unsupervised learning and data fusion." Structural health monitoring based on data science techniques. Cham: Springer International Publishing, 2021. 247-268.

Universidad de Granada

Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos

Departamento de Mecánica de Estructuras e Ingeniería Hidráulica

Repositorio GitHub de la asignatura

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se le haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

En este contexto, la evaluación se realizará mediante un sistema de evaluación continua basado en la elaboración de un trabajo individual. Dicho trabajo deberá incluir tres bloques diferenciados:

• Descripción y análisis de los resultados obtenidos en los talleres y prácticas de laboratorio realizados durante del curso.
• Trabajo de investigación libre o análisis crítico de una publicación científica reciente en el ámbito de la aplicación de técnicas de análisis modal para la detección de daño en estructuras.

Al final del curso, los estudiantes deberán presentar su trabajo ante el profesorado y el resto de los compañeros en un tiempo limitado, seguido de una breve ronda de preguntas. La evaluación de la asignatura se llevará a cabo mediante los siguientes instrumentos, criterios y ponderaciones:

SE1: Asistencia y participación en clase.

• Descripción: El seguimiento de la docencia se llevará a cabo mediante control de asistencias mediante la plataforma docente PRADO. Asimismo, durante las sesiones se plantearán preguntas para comprobar el seguimiento de la materia y el estudio previo de los contenidos, así como ejercicios propuestos relacionados con los contenidos teórico-prácticos desarrollados en clase.
• Criterios de evaluación: Se evaluará la asistencia a clase y la participación activa del estudiante mediante la respuesta a preguntas planteadas de forma aleatoria, la resolución de los ejercicios propuestos y el seguimiento continuado del trabajo individual durante su tutorización.
• Porcentaje sobre la calificación final: 10%.

SE2: Memoria justificativa del trabajo desarrollado.

• Descripción: Documento en formato digital que los estudiantes deberán remitir al profesorado a través del espacio en PRADO de la asignatura en los plazos establecidos.
• Criterios de evaluación: Se valorarán la calidad técnica, la claridad expositiva, la adecuada estructuración del documento y el rigor en el análisis de los resultados. Asimismo, se evaluará la capacidad crítica del estudiante en el análisis de una publicación científica reciente, incluyendo la identificación de limitaciones, deficiencias y posibles mejoras.
• Porcentaje sobre la calificación final: 40%.

SE3: Presentación y defensa del trabajo desarrollado.

• Descripción: Exposición oral del trabajo con apoyo de diapositivas, seguida de una ronda de preguntas por parte del profesorado y del resto de estudiantes.
• Criterios de evaluación: Se valorarán la calidad de la presentación, la claridad en la exposición, la capacidad de síntesis, el dominio de los contenidos y la capacidad de respuesta a las preguntas planteadas.
• Porcentaje sobre la calificación final: 50%.

Condiciones para la superación de la asignatura

• La calificación final se obtendrá como la media ponderada de los tres sistemas de evaluación (SE1, SE2 y SE3), de acuerdo con los porcentajes indicados.
• Para superar la asignatura será necesario:
  • Obtener una calificación mínima de 4,0 sobre 10 en la memoria (SE2).
  • Obtener una calificación mínima de 4,0 sobre 10 en la presentación (SE3).
• En caso de no alcanzarse alguno de estos mínimos, la calificación final será de suspenso, independientemente de la media ponderada obtenida.
• La no entrega de la memoria (SE2) o la no realización de la presentación (SE3) supondrá la calificación de No presentado.
• La calificación correspondiente a SE1 no estará sujeta a nota mínima, pero se integrará en el cálculo de la calificación final una vez cumplidos los requisitos anteriores.

Integridad académica y tratamiento del fraude

El estudiante deberá respetar los principios de integridad académica. La detección de plagio, copia total o parcial, uso indebido de fuentes o cualquier otro comportamiento fraudulento en la memoria o en la presentación implicará la aplicación de la normativa vigente de la Universidad de Granada.

En particular, estas conductas podrán suponer la calificación de suspenso (0) en la asignatura, sin perjuicio de la posible apertura de los procedimientos disciplinarios correspondientes.

Se permite el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo en la elaboración del trabajo, siempre que se cumplan las siguientes condiciones:

• El estudiante será en todo caso responsable del contenido presentado, incluyendo posibles errores, sesgos o inexactitudes generadas por la IA.
• El trabajo deberá reflejar aportaciones propias, incluyendo análisis, interpretación de resultados y pensamiento crítico.
• Todas las afirmaciones, datos o resultados deberán estar debidamente verificados y respaldados por fuentes fiables, que deberán verificarse y citarse adecuadamente.
• Durante la presentación y defensa, el estudiante deberá demostrar dominio real de los contenidos, así como capacidad para justificar, matizar y discutir los resultados obtenidos.

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. Dicha convocatoria extraordinaria consistirá en un examen teórico/práctico consistente en preguntas de respuesta múltiple y de desarrollo breve. La nota obtenida en dicho examen supondrá el 100% de la calificación final en convocatoria extraordinaria, desestimándose las tareas que el alumno hubiera podido desempeñar en los ítems de evaluación continua SE1, SE2, y SE3 descritos anteriormente.

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas. Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua. La evaluación en tal caso consistirá en un examen teórico/práctico consistente en preguntas de respuesta múltiple y de desarrollo breve. La nota obtenida en dicho examen supone el 100% de la calificación final.

Medidas preventivas en los laboratorios de prácticas y/o talleres:
En el siguiente enlace (https://ssp.ugr.es/informacion/noticias/medidas-preventivas-generales-laboratorios-talleres) se adjunta una guía dirigida a estudiantado y profesorado con información relativa a buenas prácticas para los laboratorios experimentales docentes. En dicha guía se proporciona la información relativa a los principales riesgos para la seguridad y la salud asociados a las prácticas docentes en laboratorios, así como las medidas preventivas necesarias para eliminar y/o minimizar dichos riesgos. También se informa sobre el procedimiento a seguir en caso de accidente y cómo proporcionar un primer auxilio.

Atención a estudiantes con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE):
El estudiantado con discapacidad y/o NEAE podrá acceder a los servicios y apoyos ofrecidos por la Universidad de Granada a través del siguiente enlace: https://ve.ugr.es/servicios/atencionsocial/estudiantes-con-discapacidad. Se adoptarán, en la medida de lo posible, las adaptaciones necesarias para garantizar la igualdad de oportunidades, de acuerdo con las recomendaciones de los servicios especializados de la UGR.

Idioma: La docencia se impartirá en castellano. No obstante, parte del material docente podrá proporcionarse también en inglés, especialmente en lo relativo a artículos científicos y documentación técnica. Asimismo, las tutorías podrán desarrollarse en inglés si el estudiante así lo requiere.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).

Todos los contenidos teóricos de la asignatura se ilustran mediante código informático en lenguaje Python alojados en el repositorio GitHub de la asignatura [https://github.com/EnriqueGarMac/ModalAnalysis].