[ca] El monitoratge de la integritat estructural és extensament utilitzat per a l'avaluació i gestió de la seguretat de ponts i estructures existents. Un dels objectius relacionats amb el monitoratge de la integritat estructural és maximitzar la informació obtinguda a partir de proves dinàmiques, a la vegada que minimitzar el nombre de sensors i, per tant, el cost del sistema de sensors. El present treball investiga quatre dels mètodes de col·locació òptima de sensors més influents: el mètode modal kinetic energy (MKE), el mètode effective independence (EFI), el mètode information entropy index (IEI) i el mètode MinMAC. Els mètodes es van desenvolupar amb el software MATLAB i es van aplicar a un model d'elements finits (Model Beam) construït amb el software ANSYS de l'Streicker Bridge, un pont de vianants situat al Princeton University Campus que està equipat amb diversos sistemes de monitoratge de la integritat estructural. Les configuracions de sensors resultants seleccionades mitjançant cada mètode es presenten per a un conjunt de 14 sensors i es comparen en funció del nombre de graus de llibertat monitoritzats segons quatre criteris: el determinant (DET) de la matriu d'informació de Fisher, l'índex d'entropia d'informació (IEI), l'arrel quadrada de la mitjana dels quadrats (en anglès, RMS) dels termes de fora de la diagonal de la matriu MAC i el màxim del termes de fora de la diagonal (en anglès, MOD) de la matriu MAC. A més a més, els quatre mètodes es comparen segons el temps de càlcul i es presenta una avaluació de la robustesa. L'estudi indica que en una prova dinàmica amb pocs sensors (de 5 a 38 sensors) per a identificar les formes modals flexionals d'un pont de vianants, el mètode EFI seria l'escollit per tal d'estimar les posicions òptimes dels sensors ja que aporta la major quantitat d'informació, una robustesa relativament alta respecte als errors de model i de mesura i un temps de càlcul relativament baix.

[en] Structural health monitoring (SHM) is being widely used for the safety assessment and management of existing bridges and structures. One of the objectives related to SHM is to maximize the information gained from the structural testing, while keeping the number of sensors and consequently the cost of the sensor system to a minimum. The current work investigates four of the most influential optimal sensor placement (OSP) methods: the modal kinetic energy (MKE) method, the effective independence (EFI) method, the information entropy index (IEI) method and the MinMAC method. The methods were developed in MATLAB and applied to a finite element model (Model Beam) built in ANSYS of the Streicker Bridge, a pedestrian bridge located on the Princeton University Campus that is instrumented with various SHM systems. The resulting sensor configurations selected by each method are presented for a 14-sensors set and compared as a function of the number of monitored DOFs in terms of four criteria: the determinant (DET) of the Fisher information matrix, the information entropy index (IEI), the root mean square (RMS) of the off-diagonal entries of the MAC matrix and the maximum of the off-diagonal terms (MOD) of the MAC matrix. In addition, the four methods are compared in terms of the computation time and a robustness evaluation is presented. The study indicates that in a dynamic testing with few sensors (5 to 38 sensors) for the identification of the flexural mode shapes of a pedestrian bridge, the EFI method should be chosen to estimate the optimal sensor positions as it provides the largest amount of information, a relatively high robustness to model and measurement errors and a relatively low computation time.