Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía

Autores
Rango, Bruno Javier
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Rosales, Marta B.
Piovan, Marcelo Tulio
Descripción
Debido a su gran exibilidad, los cables suspendidos presentan un comportamiento dinámico complejo producto de la no linealidad geométrica característica, con alta sensibilidad al nivel de tensión mecánica. Asimismo, en torres arriostradas de telecomunicaciones y de transmisión de energía, la tensión de las riendas presenta un considerable nivel de incertidumbre, en cuanto puede verse afectada en el tiempo debido a eventos ambientales, acciones accidentales o deliberadas sobre la estructura. En ciertas con guraciones de torres arriostradas de comunicación, las riendas poseen un arreglo de aisladores que interrumpen su longitud en segmentos menores. En esos casos, la aplicación de los métodos existentes basados en frecuencias naturales para la determinación de la tensión podría conducir a errores signi cativos. En el presente trabajo se desarrollan dos metodologías para la estimación de la tensión en cables con complejidades. Por un lado, a través de un enfoque probabilístico se propone un esquema Bayesiano de inferencia. Adicionalmente, se aborda la resolución del problema a través de la implementación de una Red Neuronal Arti cial. Ambas metodologías son evaluadas a través de ensayos físicos y computacionales. En el contexto del estudio dinámico de cables y estructuras con cables, se incluye un análisis probabilístico de líneas de transmisión de energía eléctrica (LTEE). En estos sistemas, la carga asociada al viento constituye usualmente el factor más relevante en el diseño estructural. Se aborda el análisis probabilístico de LTEE mediante un enfoque Monte Carlo de propagación y cuanti cación de incertidumbre, considerando a la carga de viento como un campo dinámico estocástico con correlación espacial y temporal, y a la tensión de las riendas como variables aleatorias. Por medio de este enfoque, se deriva una representación robusta de la respuesta estructural. A través de la aplicación de la carga estática de reglamento, se de nen umbrales de referencia que sirven de base para un análisis de cont abilidad estructural de la respuesta estocástica.
Due to its great exibility, suspended cables exhibit a complex dynamic behavior associated to their characteristic geometrical nonlinearity, and high sensibility to their pretension level. At the same time, in guyed power and telecommunication towers, the mechanical tension of the guys presents a signi cant uncertainty level, since it could be a ected in time due to environmental or deliberated human actions against the structure. In some con guration of guyed communication towers, an arrangement of insulators is attached to the guys, breaking its total length in minor sub-spans. In those cases, the application of the existing vibration-based methods for the estimation of the tension force could lead to signi cant errors. Therefore, two separate methodologies are developed in the present investigation for the estimation of the tension force in cables with complexities. On one side, through a probabilistic approach, a Bayesian framework is proposed. Additionally, the problem is approached through the implementation of an Arti cial Neural Network (ANN). Both methodologies are evaluated through physical and simulated tests. Additionally, the application of cables in Power Transmission Lines (PTL) is studied. In these systems, the load due to wind acting on the structure usually de nes the structural design. In the present investigation, the probabilistic analysis of a PTL is performed by means of a Monte Carlo approach for uncertainty quanti cation and propagation, considering the wind-related load as a dynamical stochastic eld with spatial and temporal correlation. Moreover, the uncertainty in the guys tension is included in the study through the de nition of a statistical model for the tension in the four guy wires of the supporting structure. This approach allows the derivation of a robust representation of the system response. Moreover, through the application of the static-equivalent wind load suggested in an international design code, reference thresholds are de ned and used in a reliability analysis of the stochastic dynamical structural response.
TEXTO PARCIAL en período de teletrabajo
Fil: Rango, Bruno Javier. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; Argentina
Materia
Ingeniería
Incertidumbre
Viento
Dinámica estructural
Cables
Identificación de la tensión
Líneas de transmisión de energía
Análisis probabilístico
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
Institución
Universidad Nacional del Sur
OAI Identificador
oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/5223

id RID-UNS_a52e30c71979091f8b0fecce21cf4062
oai_identifier_str oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/5223
network_acronym_str RID-UNS
repository_id_str
network_name_str Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
spelling Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energíaRango, Bruno JavierIngenieríaIncertidumbreVientoDinámica estructuralCablesIdentificación de la tensiónLíneas de transmisión de energíaAnálisis probabilísticoDebido a su gran exibilidad, los cables suspendidos presentan un comportamiento dinámico complejo producto de la no linealidad geométrica característica, con alta sensibilidad al nivel de tensión mecánica. Asimismo, en torres arriostradas de telecomunicaciones y de transmisión de energía, la tensión de las riendas presenta un considerable nivel de incertidumbre, en cuanto puede verse afectada en el tiempo debido a eventos ambientales, acciones accidentales o deliberadas sobre la estructura. En ciertas con guraciones de torres arriostradas de comunicación, las riendas poseen un arreglo de aisladores que interrumpen su longitud en segmentos menores. En esos casos, la aplicación de los métodos existentes basados en frecuencias naturales para la determinación de la tensión podría conducir a errores signi cativos. En el presente trabajo se desarrollan dos metodologías para la estimación de la tensión en cables con complejidades. Por un lado, a través de un enfoque probabilístico se propone un esquema Bayesiano de inferencia. Adicionalmente, se aborda la resolución del problema a través de la implementación de una Red Neuronal Arti cial. Ambas metodologías son evaluadas a través de ensayos físicos y computacionales. En el contexto del estudio dinámico de cables y estructuras con cables, se incluye un análisis probabilístico de líneas de transmisión de energía eléctrica (LTEE). En estos sistemas, la carga asociada al viento constituye usualmente el factor más relevante en el diseño estructural. Se aborda el análisis probabilístico de LTEE mediante un enfoque Monte Carlo de propagación y cuanti cación de incertidumbre, considerando a la carga de viento como un campo dinámico estocástico con correlación espacial y temporal, y a la tensión de las riendas como variables aleatorias. Por medio de este enfoque, se deriva una representación robusta de la respuesta estructural. A través de la aplicación de la carga estática de reglamento, se de nen umbrales de referencia que sirven de base para un análisis de cont abilidad estructural de la respuesta estocástica.Due to its great exibility, suspended cables exhibit a complex dynamic behavior associated to their characteristic geometrical nonlinearity, and high sensibility to their pretension level. At the same time, in guyed power and telecommunication towers, the mechanical tension of the guys presents a signi cant uncertainty level, since it could be a ected in time due to environmental or deliberated human actions against the structure. In some con guration of guyed communication towers, an arrangement of insulators is attached to the guys, breaking its total length in minor sub-spans. In those cases, the application of the existing vibration-based methods for the estimation of the tension force could lead to signi cant errors. Therefore, two separate methodologies are developed in the present investigation for the estimation of the tension force in cables with complexities. On one side, through a probabilistic approach, a Bayesian framework is proposed. Additionally, the problem is approached through the implementation of an Arti cial Neural Network (ANN). Both methodologies are evaluated through physical and simulated tests. Additionally, the application of cables in Power Transmission Lines (PTL) is studied. In these systems, the load due to wind acting on the structure usually de nes the structural design. In the present investigation, the probabilistic analysis of a PTL is performed by means of a Monte Carlo approach for uncertainty quanti cation and propagation, considering the wind-related load as a dynamical stochastic eld with spatial and temporal correlation. Moreover, the uncertainty in the guys tension is included in the study through the de nition of a statistical model for the tension in the four guy wires of the supporting structure. This approach allows the derivation of a robust representation of the system response. Moreover, through the application of the static-equivalent wind load suggested in an international design code, reference thresholds are de ned and used in a reliability analysis of the stochastic dynamical structural response.TEXTO PARCIAL en período de teletrabajoFil: Rango, Bruno Javier. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; ArgentinaRosales, Marta B.Piovan, Marcelo Tulio2020-03-18info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/5223spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/reponame:Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)instname:Universidad Nacional del Sur2025-09-04T09:44:46Zoai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/5223instacron:UNSInstitucionalhttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/oaimesnaola@uns.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:2025-09-04 09:44:46.819Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) - Universidad Nacional del Surfalse
dc.title.none.fl_str_mv Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía
title Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía
spellingShingle Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía
Rango, Bruno Javier
Ingeniería
Incertidumbre
Viento
Dinámica estructural
Cables
Identificación de la tensión
Líneas de transmisión de energía
Análisis probabilístico
title_short Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía
title_full Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía
title_fullStr Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía
title_full_unstemmed Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía
title_sort Dinámica estocástica de cables tensos con aplicaciones a torres arriostradas y líneas de transmisión de energía
dc.creator.none.fl_str_mv Rango, Bruno Javier
author Rango, Bruno Javier
author_facet Rango, Bruno Javier
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rosales, Marta B.
Piovan, Marcelo Tulio
dc.subject.none.fl_str_mv Ingeniería
Incertidumbre
Viento
Dinámica estructural
Cables
Identificación de la tensión
Líneas de transmisión de energía
Análisis probabilístico
topic Ingeniería
Incertidumbre
Viento
Dinámica estructural
Cables
Identificación de la tensión
Líneas de transmisión de energía
Análisis probabilístico
dc.description.none.fl_txt_mv Debido a su gran exibilidad, los cables suspendidos presentan un comportamiento dinámico complejo producto de la no linealidad geométrica característica, con alta sensibilidad al nivel de tensión mecánica. Asimismo, en torres arriostradas de telecomunicaciones y de transmisión de energía, la tensión de las riendas presenta un considerable nivel de incertidumbre, en cuanto puede verse afectada en el tiempo debido a eventos ambientales, acciones accidentales o deliberadas sobre la estructura. En ciertas con guraciones de torres arriostradas de comunicación, las riendas poseen un arreglo de aisladores que interrumpen su longitud en segmentos menores. En esos casos, la aplicación de los métodos existentes basados en frecuencias naturales para la determinación de la tensión podría conducir a errores signi cativos. En el presente trabajo se desarrollan dos metodologías para la estimación de la tensión en cables con complejidades. Por un lado, a través de un enfoque probabilístico se propone un esquema Bayesiano de inferencia. Adicionalmente, se aborda la resolución del problema a través de la implementación de una Red Neuronal Arti cial. Ambas metodologías son evaluadas a través de ensayos físicos y computacionales. En el contexto del estudio dinámico de cables y estructuras con cables, se incluye un análisis probabilístico de líneas de transmisión de energía eléctrica (LTEE). En estos sistemas, la carga asociada al viento constituye usualmente el factor más relevante en el diseño estructural. Se aborda el análisis probabilístico de LTEE mediante un enfoque Monte Carlo de propagación y cuanti cación de incertidumbre, considerando a la carga de viento como un campo dinámico estocástico con correlación espacial y temporal, y a la tensión de las riendas como variables aleatorias. Por medio de este enfoque, se deriva una representación robusta de la respuesta estructural. A través de la aplicación de la carga estática de reglamento, se de nen umbrales de referencia que sirven de base para un análisis de cont abilidad estructural de la respuesta estocástica.
Due to its great exibility, suspended cables exhibit a complex dynamic behavior associated to their characteristic geometrical nonlinearity, and high sensibility to their pretension level. At the same time, in guyed power and telecommunication towers, the mechanical tension of the guys presents a signi cant uncertainty level, since it could be a ected in time due to environmental or deliberated human actions against the structure. In some con guration of guyed communication towers, an arrangement of insulators is attached to the guys, breaking its total length in minor sub-spans. In those cases, the application of the existing vibration-based methods for the estimation of the tension force could lead to signi cant errors. Therefore, two separate methodologies are developed in the present investigation for the estimation of the tension force in cables with complexities. On one side, through a probabilistic approach, a Bayesian framework is proposed. Additionally, the problem is approached through the implementation of an Arti cial Neural Network (ANN). Both methodologies are evaluated through physical and simulated tests. Additionally, the application of cables in Power Transmission Lines (PTL) is studied. In these systems, the load due to wind acting on the structure usually de nes the structural design. In the present investigation, the probabilistic analysis of a PTL is performed by means of a Monte Carlo approach for uncertainty quanti cation and propagation, considering the wind-related load as a dynamical stochastic eld with spatial and temporal correlation. Moreover, the uncertainty in the guys tension is included in the study through the de nition of a statistical model for the tension in the four guy wires of the supporting structure. This approach allows the derivation of a robust representation of the system response. Moreover, through the application of the static-equivalent wind load suggested in an international design code, reference thresholds are de ned and used in a reliability analysis of the stochastic dynamical structural response.
TEXTO PARCIAL en período de teletrabajo
Fil: Rango, Bruno Javier. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; Argentina
description Debido a su gran exibilidad, los cables suspendidos presentan un comportamiento dinámico complejo producto de la no linealidad geométrica característica, con alta sensibilidad al nivel de tensión mecánica. Asimismo, en torres arriostradas de telecomunicaciones y de transmisión de energía, la tensión de las riendas presenta un considerable nivel de incertidumbre, en cuanto puede verse afectada en el tiempo debido a eventos ambientales, acciones accidentales o deliberadas sobre la estructura. En ciertas con guraciones de torres arriostradas de comunicación, las riendas poseen un arreglo de aisladores que interrumpen su longitud en segmentos menores. En esos casos, la aplicación de los métodos existentes basados en frecuencias naturales para la determinación de la tensión podría conducir a errores signi cativos. En el presente trabajo se desarrollan dos metodologías para la estimación de la tensión en cables con complejidades. Por un lado, a través de un enfoque probabilístico se propone un esquema Bayesiano de inferencia. Adicionalmente, se aborda la resolución del problema a través de la implementación de una Red Neuronal Arti cial. Ambas metodologías son evaluadas a través de ensayos físicos y computacionales. En el contexto del estudio dinámico de cables y estructuras con cables, se incluye un análisis probabilístico de líneas de transmisión de energía eléctrica (LTEE). En estos sistemas, la carga asociada al viento constituye usualmente el factor más relevante en el diseño estructural. Se aborda el análisis probabilístico de LTEE mediante un enfoque Monte Carlo de propagación y cuanti cación de incertidumbre, considerando a la carga de viento como un campo dinámico estocástico con correlación espacial y temporal, y a la tensión de las riendas como variables aleatorias. Por medio de este enfoque, se deriva una representación robusta de la respuesta estructural. A través de la aplicación de la carga estática de reglamento, se de nen umbrales de referencia que sirven de base para un análisis de cont abilidad estructural de la respuesta estocástica.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-03-18
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
info:ar-repo/semantics/tesisDoctoral
format doctoralThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/5223
url http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/5223
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
instname:Universidad Nacional del Sur
reponame_str Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
collection Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
instname_str Universidad Nacional del Sur
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) - Universidad Nacional del Sur
repository.mail.fl_str_mv mesnaola@uns.edu.ar
_version_ 1842341318537248768
score 12.623145