Aplicación de un modelo de redes neuronales en la identificación del daño estructural en un puente vehicular

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Auteur principal: Carlos Alberto González Pérez
Format: Artículo científico
Langue:es
Publié: Universidad Autónoma del Estado de México 2008
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author Carlos Alberto González Pérez
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contents Aplicación de un modelo de redes neuronales en la identificación del daño estructural en un puente vehicular Carlos Alberto González Pérez Jesús Valdés González Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) elemento finito Detección de daño redes neuronales puentes vehiculares En este artículo se presenta eldesarrollo y aplicación de un modelo deredes neuronales en la detección del dañoestructural a flexión en las trabes de un puentevehicular. El entrenamiento y evaluaciónde las redes se llevó a cabo a partir de lageneración de 12 801 y 2 560 escenarios dedaño “artificiales”, respectivamente. En lageneración de estos escenarios se modificóaleatoriamente la rigidez a flexión de uno ovarios de los elementos en que se discretizaronlas trabes del puente. Como parámetro deentrada en el entrenamiento de las redes seutilizaron las diferencias en la energía dedeformación modal y, como parámetro desalida, las rigideces a flexión de los elementosen que se discretizaron las trabes del puente.El algoritmo de entrenamiento utilizado fueel Scaled Conjugate Gradient. En general, seobservó que las redes son capaces de predeciren forma confiable la localización y severidaddel daño 2008 artículo científico 1405-0269 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10415209 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=104 CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva application/pdf Universidad Autónoma del Estado de México CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva (México) Num.2 Vol.15
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publishDate 2008
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Aplicación de un modelo de redes neuronales en la identificación del daño estructural en un puente vehicular Carlos Alberto González Pérez Jesús Valdés González Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) elemento finito Detección de daño redes neuronales puentes vehiculares En este artículo se presenta eldesarrollo y aplicación de un modelo deredes neuronales en la detección del dañoestructural a flexión en las trabes de un puentevehicular. El entrenamiento y evaluaciónde las redes se llevó a cabo a partir de lageneración de 12 801 y 2 560 escenarios dedaño “artificiales”, respectivamente. En lageneración de estos escenarios se modificóaleatoriamente la rigidez a flexión de uno ovarios de los elementos en que se discretizaronlas trabes del puente. Como parámetro deentrada en el entrenamiento de las redes seutilizaron las diferencias en la energía dedeformación modal y, como parámetro desalida, las rigideces a flexión de los elementosen que se discretizaron las trabes del puente.El algoritmo de entrenamiento utilizado fueel Scaled Conjugate Gradient. En general, seobservó que las redes son capaces de predeciren forma confiable la localización y severidaddel daño 2008 artículo científico 1405-0269 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10415209 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=104 CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva application/pdf Universidad Autónoma del Estado de México CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva (México) Num.2 Vol.15
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