3.01 Tesis doctorado

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1-G physical modeling of dynamic soil-structure interaction for semi-buried structures using continuous monitoring in space and time
(2022) Segaline Bustamante, Hugo Javier; Sáez Robert, Esteban; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La interacción dinámica suelo-estructura (DSSI) ha sido un tema de gran interés durante las últimas décadas. Varias investigaciones han demostrado la importancia de considerar el suelo como parte del diseño estructural, ya que la respuesta de la estructura puede estar fuertemente influenciada por el suelo en función de sus características. Por el contrario, en la práctica común se suele despreciar los efectos del DSSI pues se asume que es una hipótesis invariablemente conservadora, sin embargo, varios estudios revelan que esta hipótesis no es necesariamente cierta ya que hay varios factores a considerar. Por ello, a lo largo del tiempo se han desarrollado diferentes estrategias, ya sea de modelización numérica, analítica o física, para estudiar distintos aspectos del fenómeno DSSI. Esta investigación se basa en el desarrollo de un nuevo dispositivo de caja laminar capaz de simular las condiciones de contorno lateral del suelo. La principal característica de este contenedor laminar es la transparencia de su parte frontal, lo que permite una visualización completa del suelo y su interacción con las estructuras semienterradas considerando un análisis 2D a través de la técnica de correlación de imágenes digitales (DIC). Además, la distribución de la presión dinámica se obtuvo mediante un sensor táctil, que permite correlacionar las imágenes de desplazamiento con el patrón de presión en las diferentes estructuras parcialmente enterradas. Para el caso de los pisos subterráneos de edificios de muros de corte, se verificaron los efectos de interacción cinemática y su relación con la fuerza ejercida sobre estos muros. Para el caso de muros de contención, se evaluó la variación en el tiempo de la forma de la cuña activa como función de la amplitud del movimiento dinámico. Finalmente, tanto para los muros subterráneos como para los muros de contención, se presenta la distribución de presiones para diferentes configuraciones de diseño en términos de profundidad de enterramiento y contenido frecuencial de la carga.
Deep learning methods for intelligent cyber-physical systems
(2023) Langarica Chavira, Saúl Alberto; Núñez Retamal, Felipe Eduardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los sistemas ciberfísicos (CPSs) han surgido en los últimos años como un nuevo paradigma que fusiona varias tecnologías para permitir la interfaz entre el mundo físico y el cibernético. Esto ha abierto la puerta al uso de técnicas de inteligencia artificial (AI) para interactuar con el mundo físico en tiempo real. Sin embargo, la interacción con sistemas físicos reales impone una serie de desafíos que estaban ausentes en los dominios de aplicación para los que se diseñaron originalmente estas técnicas basadas en datos, y se hace necesario la creación de un nuevo conjunto de modelos y métodos específicamente diseñados para hacer frente a estas dificultades. Esto ha limitado una adopción más amplia de los métodos de AI en los CPSs y en cambio, muchos han optado por métodos clásicos de filtrado, modelado y control para el desarrollo de este tipo de sistemas. En esta tesis se muestra como los CPSs pueden verse altamente beneficiados en diferentes niveles de su arquitectura al incorporar métodos inteligentes basados en datos, en particular, métodos de aprendizaje profundo cuidadosamente diseñados para lidiar con las dificultades inherentes que impone la interacción con sistemas físicos reales. En concreto, se muestra como los métodos de aprendizaje profundo pueden dotar a los CPSs de nuevas capacidades que no se pueden lograr con técnicas clásicas, y que estos métodos de AI logran un mejor rendimiento que sus homólogos clásicos en diferentes dominios cuando se utilizan diversas métricas específicas de la aplicación. Por lo tanto, mostrando cómo las técnicas de aprendizaje profundo contribuyen a liberar todo el potencial de los CPSs, transformándolos en sistemas de mejor rendimiento, más eficaces e inteligentes, a saber, en CPS “inteligentes” o iCPS. Para ello, se proponen tres métodos para iCPSs, materializados en tres aplicaciones diferentes, a saber, un método de limpieza de datos basado en aprendizaje por contraste, un modelo de aprendizaje profundo adaptativo basado en meta-aprendizaje, y un controlador neuroevolutivo con capacidad de aprendizaje y gran flexibilidad durante el proceso de optimización. Los resultados muestran la superioridad de los métodos propuestos cuando se comparan con otros métodos clásicos y otros métodos basados en datos en los diferentes dominios en los que se aplican nuestros métodos. Se espera que los resultados de esta investigación fomenten el desarrollo de más métodos inteligentes adecuados para los iCPS.
Development of an accelerated construction methodology for underground mining concrete pavements
(2020) Brescia Norambuena, Leonardo Sebastián; González Hormazabal, Marcelo Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La industria minera está migrando de sistemas de extracción a tajo abierto hacia sistemas subterráneos, requiriendo la construcción de una cantidad significativa de túneles y pavimentos subterráneos. Las técnicas de construcción tradicionales poseen ciertas limitaciones que motivan a la minería a avanzar hacia nuevas tecnologías y metodologías que mejoren principalmente su productividad. La revisión de literatura revela que las técnicas de construcción acelerada (AC) han permitido, entre otros aspectos, acelerar la puesta en marcha de proyectos, pero también mejorar la productividad y calidad de diversos proyectos de infraestructura. No obstante, el estudio del estado del arte y el estado de la práctica de las técnicas de construcción acelerada también revelan que su aplicación en pavimentos de minería subterránea no ha sido estudiada. Lo anterior motivó una investigación para desarrollar una metodología AC para pavimentos subterráneos (UMP por sus siglas en inglés). Con dicho fin, se llevaron a cabo tres etapas principales de experimentación. La primera etapa propuso una nueva metodología de construcción para UMP basada en la filosofía AC contemplando el uso de losas prefabricadas. Igualmente, esta etapa demostró sus ventajas técnico-económicas sobre las técnicas tradicionales de construcción usando modelos de simulación estocástica. Los resultados indicaron una mejora de la productividad (~10% de costo unitario) y sustentabilidad (~10% menos de emisiones de CO2-equivalente). Adicionalmente, el modelo de simulación demostró la necesidad de optimizar el espesor de los pavimentos y su durabilidad para mejorar el desempeño de los UMP. En la segunda etapa se desarrolló un modelo estructural 3D-FEM capaz de analizar las condiciones y solicitaciones para pavimentos prefabricados destinados a minería subterránea. El modelo indicó una alta concentración de tensiones bajo las ruedas de los LHD a causa de la alta rigidez de la roca. Adicionalmente, mostró un aumento significativo de los esfuerzos internos a tracción por el efecto de las fuerzas de frenado, las grandes dimensiones de las losas prefabricadas y por la variabilidad inherente de las propiedades de la subrasante. Por lo tanto, al comprender el comportamiento estructural de los UMP se puede optimizar su diseño y reducir los costos de los proyectos de pavimentación minera. En la tercera etapa se procedió a estudiar nuevos diseños de hormigón que incorporaron humo de sílice, nanosílice y fibras para mejorar el desempeño del material y de los pavimentos mineros subterráneos. Los resultados obtenidos por un análisis factorial fraccionado 24-1 mostraron una sinergia de los materiales adicionados en el hormigón. Específicamente, se observó un aumento de la resistencia mecánica a la compresión (~17%), hendimiento (~23%) y flexotracción (~22%), junto a un aumento de la resistencia a abrasión (~212%), disminución de la permeabilidad (~50%) y de la expansión por ataque de sulfatos (~37%). Las tres etapas permitieron proponer una metodología constructiva basada en los principios de la construcción acelerada para UMP. Esta nueva metodología se fundamenta en el uso nuevas tecnologías como softwares de simulación y de diseño, nuevos materiales, y nuevos procedimientos constructivos que aumenten la productividad del uso de los recursos físicos, humanos y económicos. Igualmente, las distintas etapas demostraron la necesidad de la integración de ellas: incluir hormigones de mayor desempeño optimizará el diseño estructural y reducirá el impacto del deterioro de los pavimentos en el ciclo minero. De esta forma se podrán obtener mayores ventajas sobre las técnicas tradicionales de construcción cuando las tres etapas se toman como una. Finalmente, se concluyó que las técnicas AC mejoran el proceso constructivo, el desempeño de los UMP y el ciclo minero al permitir el diseño y construcción de UMP más duraderos, eficientes y sustentables. Por lo tanto, el desarrollo y los resultados de esta tesis son una contribución al estado del arte al sentar las bases para una metodología de construcción acelerada para UMP. Mas aún, se espera que los conocimientos obtenidos permitan mejorar la productividad y eficiencia de futuros proyectos de pavimentos subterráneos, contribuyendo a la industria minera, la industria de la construcción, y a la sociedad.
Efectos de la rotura de partículas en materiales granulares
(2024) Osses Peña, Rodrigo Hernán; Ovalle Ortega, Carlos Enrique; Sáez Robert, Esteban; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los materiales granulares sujetos a niveles de esfuerzo relativamente elevados pueden desarrollar un fenómeno denominado rotura de partículas, desencadenado cuando las tensiones impuestas en las partículas individuales sobrepasan su resistencia al fracturamiento. Adicionalmente, el aumento de la humedad debilita la resistencia individual de los granos, por lo que se incrementa la rotura de partículas. Esta tesis presenta un estudio aplicado en 2 materiales: una roca extrusiva en tamaño arena (1-2 mm) perteneciente a una cantera de la comuna de Colina (Chile); un coluvio en tamaño arena (0.30-2.36 mm) y grava (9.5-50 mm) de una mina de hierro de la región de Pilbara en Western Australia (Australia). Se evaluó el efecto de la humedad relativa (succión total), de la compresibilidad, de la fluencia lenta (creep), y del tamaño de muestras y partículas. La humedad se evaluó a través curvas de retención de humedad. Los resultados en ambos materiales arrojaron una relación inversamente proporcional entre la humedad y el tamaño de las partículas. Es decir, la humedad alcanzó un valor más alto cuando se disminuyó el tamaño de las partículas. La succión total se evaluó mediante la técnica de equilibrio de vapor a través de ensayos edométricos. Se aplicaron rangos de tensiones totales de 0 hasta 3200 kPa y succiones totales de 0 a 340 MPa. Para el control de succión, se desarrolló un circuito de aire cerrado con control de la humedad relativa mediante un flujo controlado. Los resultados demostraron una dependencia del comportamiento con la succión total en ambos materiales: a mayor humedad, mayor compresibilidad y creep. Finalmente, el escalamiento de los ensayos edométricos fue realizado al material de Pilbara, durante una pasantía en The University of Newcastle (Australia), mediante un equipo edométrico de gran tamaño. Los resultados arrojaron que, a mayor tamaño de partículas, aumenta la rotura de las mismas y, en consecuencia, aumenta la compresibilidad y las deformaciones por creep. En materiales granulares gruesos, la rotura de partículas y los efectos de la humedad y del tamaño forman parte de las problemáticas relativas a varias obras geotécnicas. En particular en Chile, obras como los botaderos de estériles mineros se caracterizan por estar constituidos por partículas gruesas, expuestas a ciclos de humedad y cuyo tamaño de partícula dificulta o imposibilita su estudio en experimental en laboratorio. La combinación de estos efectos constituye un problema relevante para el diseño geotécnico. En ese sentido, los resultados de esta investigación contribuyen a proponer y promover métodos más avanzados para la caracterización de materiales gruesos, con el fin de obtener parámetros geotécnicos realistas y confiables para los diseños geotécnicos, tales como la estabilidad física y las deformaciones de grandes rellenos de roca estéril de mina.
Estudios avanzados del uso de Polimetilhidrosiloxano, Polietileno Tereftalato y factores de agitación y temperatura de secado en el desempeño de placas de yeso
(2024) Romano Matos, Victoria Enriqueta; Videla Leiva, Álvaro Rodrigo; Tundidor Camba, Alain; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Las placas de yeso son materiales de construcción ampliamente usadas en las edificaciones por su fácil instalación y por las propiedades que aportan en las diferentes zonas donde se instalan. Las placas son fabricadas en base a la reacción de hidratación de sulfato de calcio hemihidrato (HH) a sulfato de calcio dihidrato (DH) que es el corazón endurecido de las placas de yeso. Estudios previos muestran que la incorporación de cualquier aditivo o material a la reacción de hidratación afecta en la morfología de los cristales del dihidrato formado, así como en su porosidad final. Además, la variación del tiempo de agitación durante la reacción, así como el efecto de la temperatura sobre el dihidrato formado tienen efecto sobre las propiedades del material obtenido. Esta investigación tiene dos partes, en la primera se analizó el comportamiento de un aditivo sobre la reacción de hidratación en condiciones similares a las aplicadas durante su fabricación. Un tipo de placa de yeso con propiedades de mayor resistencia a la humedad se obtiene al incorporar un aditivo con repelencia al agua, en este estudio se usa polimetilhidrosiloxano (PMHS). El estudio muestra que la porosidad y los cambios morfológicos que se presentan en los cristales de sulfato de calcio dihidrato con diferentes dosis de polimetilhidrosiloxano, las temperaturas de secado después del fragüe y los diferentes grados de homogeneidad de la mezcla, influyen significativamente en el desempeño de las placas de yeso. En la segunda parte de la investigación se estudia el desempeño de placas de yeso con polimetilhidrosiloxano incorporando residuos de microplásticos de polietileno tereftalato reciclado (PET) de manera de mejorar la resistencia al agua de las placas mediante el reúso de un residuo. Se estudia la variación de tres factores: dosis de polimetilhidrosiloxano (D), tiempo de agitación (H) y temperatura de secado después de fraguado (T). En el proceso experimental, se fabricaron y ensayaron placas de yeso para determinar la absorción de agua, la resistencia a la flexión y la conductividad térmica siguiendo una matriz de diseño experimental. Los resultados obtenidos muestran que incorporando hasta un 10% de microplásticos de polietileno tereftalato reciclado se logran cambios positivos en la absorción de agua y en la conductividad térmica. Además, se estima una disminución de 10% de emisiones de CO2 y un 5% menos de consumo de materias primas (HH, agua y PMHS) al incorporar el PET y principalmente se consume el microplástico lo que disminuye su presencia en el medioambiente. Los cambios morfológicos en los cristales fueron estudiados con las técnicas de microscopia electrónica de barrido (SEM), microanálisis por dispersión de energías de rayos-X (EDX), el programa IMAGEJ y los efectos en la porosidad con la microtomografía computarizada de rayos X (MICRO-CT).
Multi-objective optimization of the laser-based powder bed fusion process of 316L stainless steel alloy
(2023) La Fé Perdomo, Iván; Ramos Grez, Jorge; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El mejoramiento del rendimiento funcional de los procesos de manufactura aditiva (MA) es un paso importante para su estandarización e implementación en la industria. La presente investigación está dirigida a la selección de los parámetros óptimos del proceso de fusión por laser de cama de polvos (LB-PBF) de la aleación de acero inoxidable 316L. La utilidad del proceso LB-PBF depende en gran medida de sus parámetros; por lo tanto, considerando el tipo de pieza a elaborar y la naturaleza del material, estos deben ser adecuadamente optimizados, lo que permitirá obtener el producto deseado con las propiedades requeridas. La falta de métodos de optimización multiobjetivo aplicados al proceso LB-PBF sigue siendo un vacío en los estudios realizados hasta el momento. Otro punto polémico se refiere a los objetivos a alcanzar en la optimización. El uso de algún indicador de propiedades mecánicas, como la densidad o la porosidad, es un punto de vista donde existe consenso. Sin embargo, la combinación de métricas de calidad con indicadores de productividad parece ser un enfoque más racional y que mejor caracteriza el desempeño del proceso LB-PBF. En la literatura, solo unos pocos trabajos consideraron, de forma restringida, la idea anterior. En esta investigación se propone una metodología de optimización multiobjetivo de los parámetros que rigen el proceso LB-PBF, basado en técnicas de Inteligencia Artificial (IA), en el cual se consideran simultáneamente, dos objetivos: la tasa de procesamiento de material y la rugosidad superficial. La selección de estas funciones permite evaluar paralelamente la productividad del proceso así como la calidad de la pieza obtenida, respectivamente. Para la modelación de la rugosidad superficial se emplearán aproximaciones empíricas ampliamente divulgadas en la literatura, tales como, superficie de respuesta, Redes Neuronales Artificiales, Máquinas de Soporte Vectorial, Procesos Gaussianos, Bosques Aleatorios, Sistemas de Inferencia Borrosa Neuro-Adaptativo, y Modelos Ensamblados; lo cual permitirá seleccionar el modelo que mejor describa la relación entre la rugosidad y los parámetros del proceso (potencia del láser, velocidad de escaneo, el espesor de capa y el espacio entre tramas), así como también la densidad relativa, la dureza del material y sus propiedades mecánicas con las antes mencionadas variables. La optimización multiobjetivo se realizará a través del enfoque a posteriori, que permite obtener la frontera de Pareto para luego, a partir de ella, tomar las decisiones que más se ajustan a los requerimientos del producto a elaborar. Para llevar a cabo la optimización serán empleados y comparados, el Algoritmo Genético No Ordenado (NonSorting Genetic Algorithm, NSGA-II), Enjambre de Partículas (Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO) y el Método de Entropía Cruzada (Multi-Objective Cross Entropy) usando como métricas de calidad, el tiempo de cómputo y el hipervolumen. Además, para la toma de decisión a partir de los resultados de la optimización se implementará un sistema de inferencia borroso. Finalmente, se analizará la eficiencia termodinámica del proceso LB-PBF , así como las propiedades mecánicas de probetas de acero inoxidable 316L impresas a partir de los resultados de la optimización.

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