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Diseño de redes de sensores colaborativas para monitorización de salud estructural de puentes

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View/Open
disenos-redes-sensores-colaborativas-monitorizacion.pdf (5.800Mb)
Date
2019
Author
Ruiz-Barquero, Aníbal Ignacio
Metadata
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Abstract
La monitorización de la salud estructural de los puentes implica el almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos provenientes de sensores asociados a variables específicas tomadas en los mismos, las cuales dan un buen indicio para describir la condición general de cada estructura. Normalmente la labor de monitorizar estructuras no es simple y requiere de la integración de varias herramientas que permitan un análisis integral de los datos. En general la condición de los puentes de Costa Rica es regular, por lo que son estructuras que requieren de la atención tanto de la población como de las autoridades. Con la finalidad de apoyar la prevención de desastres naturales o estructurales en los puentes de Costa Rica, durante la realización de esta tesis, se ha desarrollado el prototipo de red de sensores colaborativa, que utiliza la altura libre inferior como variable de demostración de funcionamiento. En este contexto, este trabajo tiene como objetivo principal: el desarrollo de una red colaborativa de sensores para monitorizar puentes, buscando poner a disposición tecnología que permita dar algún nivel de autonomía a las estructuras puente en caso de emergencia, mediante la capacidad de los nodos sensor de colaborar entre si para realizar un razonamiento del estado actual de la estructura a la que pertenecen e incluso de estructuras relacionadas entre sí, apoyando así la prevención de desastres en los puentes. Además se brinda un fácil acceso a los analistas de estructuras, encargados de mantenimiento, encargados de puentes e incluso investigadores; a la información en plazos de tiempo relativamente cortos entre la toma de los datos y la visualización en la interfaz web.
Description
Proyecto de Graduación (Maestría en Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2019.
URI
https://hdl.handle.net/2238/10700
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Metrics
Collections
  • Maestría en Computación [108]

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