Análisis de técnicas no destructivas y polímeros reforzados con fibras en estructuras de concreto armado / analysis of nondestructive techniques and fiber-reinforced polymers in reinforced concrete structures

Descripción del Articulo

Este estudio revisa el uso de pruebas no destructivas (NDT) para detectar daños en edificaciones de hormigón armado reforzado con polímeros y fibra. Se destacan metodologías en las cuales se analizaron a texto completo 35 artículos científicos publicados entre el 2020 y 2024 en base datos tales como...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cortez Taipe, Jose Danielsan
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/159649
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/159649
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Polímeros con fibra (FRP)
Pruebas no destructivas
Hormigón armado
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
Descripción
Sumario:Este estudio revisa el uso de pruebas no destructivas (NDT) para detectar daños en edificaciones de hormigón armado reforzado con polímeros y fibra. Se destacan metodologías en las cuales se analizaron a texto completo 35 artículos científicos publicados entre el 2020 y 2024 en base datos tales como Scopus, SciELO y Web of Science. Los resultados indican que los instrumentos de las técnicas de pruebas no destructivas (NDT) han avanzado considerablemente en precisión y facilidad de interpretación gracias a los avances en visualización gráfica e imágenes en 3D. Instrumentos como la termografía infrarroja, el radar de penetración terrestre (GPR) y las pruebas ultrasónicas ofrecen un nivel de detalle y confiabilidad que superan a los métodos tradicionales, al permitir la detección de irregularidades internas sin dañar las estructuras. Sin embargo, la falta de métodos de monitoreo continuos y sistemas automatizados limita su implementación masiva, sobre todo en industrias donde el mantenimiento predictivo es clave para prevenir fallos.
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