Leaman Weiffenbach, Félix AlbertoDuarte Smith, Francisco Bastian2025-09-242025-09-242025https://repositorio.udec.cl/handle/11594/13104Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Aeroespacial.Este trabajo aborda el problema de localizar con precisión fuentes de emisión acústica (EA) en estructuras tridimensionales metálicas. El objetivo principal fue evaluar y comparar diferentes métodos de cálculo para la localización 3D, usando datos reales obtenidos en un tambor cilíndrico metálico y en una estructura de vigas soldadas, simulando condiciones industriales. Se utilizó un sistema experimental de detección de EA con sensores piezoeléctricos fijados al manto del tambor. Las señales se procesaron en un programa en Python, calculando los tiempos de llegada (TOA) con distintos umbrales, estimando la velocidad de propagación y aplicando cinco algoritmos: USBM, Thurber, TRF + Huber con punto inicial fijo y adaptativo, y Particle Swarm Optimization (PSO). En el manto, el PSO logró el menor error promedio (0.136 m con desviación de 0.073 m al umbral 0.5%), mientras que en la base destacó el TRF adaptativo (0.107 m con desviación de 0.118 m al 1%). En la localización sin restricción de superficie (integrada), los mejores resultados fueron 0.130 m con PSO y 0.075 m con TRF adaptativo. Se observó que los umbrales intermedios (0.5% y 1%) dieron mejores resultados, mientras que los muy bajos y altos empeoraron la precisión por falsos positivos o detección tardía. En la estructura de vigas, los errores fueron más altos por la atenuación, las reflexiones en soldaduras y trayectorias no consideradas en el cálculo. El mejor resultado fue 0.462 m al 1% de umbral y el peor 0.795 m al 5%, aunque el error relativo fue similar al del tambor (8.46%). La variabilidad de los resultados se debió principalmente a diferencias en la aplicación de la fuente, elección de puntos iniciales, ruido en la detección de TOA, anisotropías del material, reflexiones y pérdidas de señal por el acoplamiento de los sensores. En conclusión, es posible localizar fuentes de EA con buena precisión incluso fuera del plano de sensores, siempre que se utilice un modelo geométrico adecuado, un algoritmo robusto y un umbral calibrado.This work addresses the problem of accurately locating acoustic emission (AE) sources in three-dimensional metallic structures. The main objective was to evaluate and compare different calculation methods for 3D localization, using real data obtained from a metallic cylindrical drum and a welded beam structure, simulating industrial conditions. An experimental AE detection system was implemented using piezoelectric sensors attached to the drum’s shell. The signals were processed in a Python program, calculating the time of arrival (TOA) with different thresholds, estimating wave propagation speed, and applying five algorithms: USBM, Thurber, TRF + Huber with fixed and adaptive initial points, and Particle Swarm Optimization (PSO). For the shell, PSO achieved the lowest average error (0.136 m with a deviation of 0.073 m at a 0.5% threshold), while for the base the TRF adaptive method performed best (0.107 m with a deviation of 0.118 m at 1%). In the unrestricted (integrated) localization, the best results were 0.130 m with PSO and 0.075 m with TRF adaptive. Intermediate thresholds (0.5% and 1%) produced the most accurate results, while very low or very high thresholds reduced accuracy due to false positives or late detection. In the welded beam structure, errors were higher due to attenuation, reflections at welded joints, and unmodeled propagation paths. The best result was 0.462 m at a 1% threshold, and the worst was 0.795 m at 5%, although the relative error was like the drum’s (8.46%). The variability of the results was mainly due to differences in source application, selection of initial points, noise in TOA detection, material anisotropies, reflections, and signal losses from sensor coupling. In conclusion, AE sources can be located with good accuracy even outside the sensor plane, if an appropriate geometric model, a robust algorithm, and a properly calibrated threshold are used.esCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 InternationalEmisión acústicaAlgoritmosProcesamiento de datosThesisINDUSTRIA, innovación, infraestructura