El Diplomado en SHM y Monitorización Estructural de Puentes se centra en la aplicación de Sensores de Salud Estructural (SHM) y técnicas de monitorización en tiempo real para evaluar la integridad de puentes. Se abordan metodologías para el análisis de datos obtenidos de sensores instalados en puentes, incluyendo sensores de deformación, acelerómetros y sistemas de inspección visual automatizada. Se enfoca en la detección temprana de daños estructurales, la predicción de fallos y la optimización del mantenimiento predictivo, utilizando herramientas de procesamiento de señales y modelado estructural.
El diplomado proporciona conocimientos prácticos sobre la instalación, configuración y mantenimiento de sistemas SHM, así como la interpretación de datos para la toma de decisiones y la gestión de activos. Se abordan normativas y estándares relevantes en el sector de la infraestructura civil. Esta formación prepara a profesionales para roles como ingenieros de estructuras, especialistas en monitorización y gestores de activos, impulsando la eficiencia y seguridad en la conservación de puentes.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): SHM, monitorización estructural, puentes, sensores de salud estructural, análisis de datos, detección de daños, mantenimiento predictivo, infraestructura civil, diplomado de ingeniería.
1.370 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de estructuras y matemáticas; Capacidad de lectura y comprensión de textos técnicos en ES/EN.
1.1 Conceptos Fundamentales del SHM y la Monitorización Estructural
1.2 Importancia y Beneficios del SHM en Puentes
1.3 Componentes Clave de un Sistema SHM
1.4 Sensores y Tecnologías Utilizadas en la Monitorización
1.5 Tipos de Daños Estructurales Comunes en Puentes
1.6 Metodologías de Análisis de Datos en SHM
1.7 Estudios de Casos: Aplicaciones de SHM en Puentes
1.8 Normativas y Estándares Relevantes en SHM
1.9 Introducción a la Vida Útil Remanente (LUR) en Puentes
1.10 Tendencias Futuras y Avances en SHM para Puentes
2.2 Fundamentos de SHM y Monitorización Estructural en Puentes
2.2 Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos: Selección y Calibración
2.3 Estrategias de Posicionamiento y Configuración de Sensores
2.4 Métodos de Análisis de Datos: Procesamiento y Filtrado
2.5 Identificación de Daños: Principios y Técnicas
2.6 Modelado de Elementos Finitos y Simulación
2.7 Análisis de Tendencias y Comportamiento Estructural
2.8 Software y Herramientas para SHM y Monitorización
2.9 Estudios de Caso: Implementaciones en Puentes Reales
2.20 Prácticas en Campo: Montaje, Operación y Mantenimiento
3.3 Introducción a las Estrategias SHM: Fundamentos y Contexto en Puentes
3.2 Diseño de Sistemas SHM: Selección de Sensores y Arquitectura
3.3 Aplicación de Técnicas SHM: Medición de Deformaciones y Vibraciones
3.4 Estrategias de Monitoreo: Frecuencia y Programación de Datos
3.5 Análisis de Datos: Procesamiento y Validación
3.6 Modelado de Daños: Identificación y Localización
3.7 Integración de Datos: Visualización y Plataformas
3.8 Aplicación Práctica: Estudios de Caso y Ejemplos Reales
3.9 Diseño de Sistemas SHM: Diseño e Implementación
3.30 Evaluación del Desempeño: Limitaciones y Desafíos Futuros
4.4 Métodos de Evaluación de Datos SHM en Puentes
4.2 Interpretación de Resultados de Monitorización Estructural
4.3 Análisis de Fallos y Tendencias en Datos SHM
4.4 Evaluación de la Integridad Estructural Basada en Datos
4.5 Validación y Verificación de Modelos SHM
4.6 Evaluación del Desempeño y la Vida Útil Restante
4.7 Técnicas de Evaluación de Riesgos en Puentes
4.8 Análisis de Costo-Beneficio de Sistemas SHM
4.9 Informes y Documentación de Evaluaciones SHM
4.40 Estudios de Caso: Evaluación de Puentes Específicos
5.5 Diseño y Planificación de la Implementación SHM en Puentes
5.5 Selección de Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos para SHM
5.3 Instalación y Configuración de Sensores en Estructuras de Puentes
5.4 Calibración y Verificación de Sensores y Sistemas SHM
5.5 Implementación de Algoritmos de Procesamiento de Señales para SHM
5.6 Desarrollo de un Sistema de Monitoreo en Tiempo Real
5.7 Análisis de Datos y Evaluación del Desempeño Estructural
5.8 Diseño de Interfaces y Presentación de Resultados para SHM
5.9 Integración de SHM con Sistemas de Gestión de Puentes
5.50 Estudios de Casos: Implementación SHM en Puentes Reales
6.6 Diseño e Implementación del Sistema SHM en Puentes
6.2 Selección de Sensores y Tecnologías de Monitorización
6.3 Configuración y Calibración de la Red de Sensores
6.4 Adquisición y Gestión de Datos de Monitorización Estructural
6.5 Desarrollo de Algoritmos de Análisis SHM
6.6 Evaluación de la Integridad Estructural Utilizando Datos SHM
6.7 Validación y Verificación del Sistema SHM Implementado
6.8 Análisis de Resultados y Elaboración de Informes Técnicos
6.9 Mantenimiento y Actualización del Sistema de Monitorización
6.60 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas de SHM en Puentes
7.7 Selección de Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos para SHM en Puentes
7.2 Diseño e Instalación de Sistemas SHM: Consideraciones Prácticas
7.3 Calibración y Validación de Sensores y Datos Recopilados
7.4 Implementación de Protocolos de Comunicación y Transferencia de Datos Segura
7.7 Integración de Datos SHM con Modelos Estructurales Existentes
7.6 Desarrollo e Implementación de Algoritmos de Procesamiento de Señales
7.7 Configuración y Administración de Plataformas de Software SHM
7.8 Estudios de Caso: Implementación Exitosa de SHM en Puentes
7.9 Mantenimiento y Actualización de Sistemas SHM
7.70 Análisis de Costo-Beneficio y Retorno de la Inversión en Implementaciones SHM
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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