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dc.contributor.advisorPantaleón Prieto, Marcos Jesús 
dc.contributor.authorGarcía Sánchez, David 
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2016-05-26T08:47:50Z
dc.date.available2016-05-26T08:47:50Z
dc.date.issued2016-02-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10902/8398
dc.description.abstractRESUMEN: Esta Tesis aporta un procedimiento para convertir los datos obtenidos mediante la Instrumentación de Puentes en información. Esta información será útil no solo en términos de conservación y mantenimiento, sino incluso para el proyectista que al acceder a las bases de datos de registros podrá retroalimentar sus modelos de cálculo dando lugar a lo que ya se conocen como meta-modelos de cálculo o incluso revisar las normativas vigentes (muy del lado de la seguridad en los casos en los que no hay datos experimentales). Este procedimiento supone validar los datos y crear los modelos durante la Instrumentación y, posteriormente durante las inspecciones de campo, ir actualizando progresivamente. Los nuevos datos de campo servirán tanto para comprobar la evolución de la medida (Control Estadístico) como para ajustar el modelo inicial (Bandas de Predicción) ante los nuevos datos aportados, definiendo así unos nuevos escenarios (infinitos, a priori) del estado del puente. En última instancia, se simularía la efectividad de distintas tácticas de gestión a nivel de Red de puentes (Cadenas de Markov). Las herramientas estadísticas presentadas no son novedosas en sí mismas pero lo que sí es novedoso es la visión global e integradora aportada para el aprovechamiento máximo de la experiencia de la Instrumentación en el campo de la Ingeniería para el nuevo Siglo.es_ES
dc.description.abstractABSTRACT: This Thesis provides a process for transform data obtained by Monitoring Bridges into information. This information will be useful not only in terms of conservation and maintenance, but also for the designer that when accessing the database records can feed back their calculation models leading to what is already known as meta-model calculations or even review existing regulations (much to the side of safety in cases where no experimental data). This procedure assumes validate data and create models from the Monitoring. Later, during field inspections, these models have to be updated gradually. The new field data will both check the progress of the measure (Statistical Control) and adjust the initial model (Prediction Bands), thus defining new scenarios (infinite, a priori) the state of the bridge. Finally, the effectiveness of different management tactics at the network level bridges (Markov Chains) can simulate. The statistics tools presented are not new but what is new is the global and inclusive vision for maximum use of the experience of monitoring in the field of engineering for the new century.es_ES
dc.format.extent358 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.isversionofhttp://hdl.handle.net/10803/565530es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subject.otherPuenteses_ES
dc.subject.otherInstrumentaciónes_ES
dc.subject.otherInspecciónes_ES
dc.subject.otherSistemas de Gestión de Puenteses_ES
dc.subject.otherAnálisis de datoses_ES
dc.subject.otherControl estadísticoes_ES
dc.subject.otherBandas de predicciónes_ES
dc.subject.otherCadenas de Markoves_ES
dc.subject.otherBridgeses_ES
dc.subject.otherMonitoringes_ES
dc.subject.otherStructural Health Monitoring (SHM)es_ES
dc.subject.otherInspectiones_ES
dc.subject.otherBridge Management System (BMS)es_ES
dc.subject.otherData analysises_ES
dc.subject.otherStatistical controles_ES
dc.subject.otherPrediction bandses_ES
dc.subject.otherMarkov chainses_ES
dc.titleControl estadístico y modelos de regresión lineal : una forma práctica de control de puenteses_ES
dc.title.alternativeStatistical control and regression models : a practical approach in bridge controles_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES


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