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

En este artículo se presenta el desarrollo y aplicación de un modelo de redes neuronales en la detección del daño estructural a flexión en las trabes de un puente vehicular. El entrenamiento y evaluación de las redes se llevó a cabo a partir de la generación de 12 801 y 2 560 escenarios de da...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Carlos Alberto González Pérez, Jesús Valdés González
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Autonoma del Estado de Mexico 2008-01-01
Series:Ciencia Ergo Sum
Subjects:
Online Access:http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10415209
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:En este artículo se presenta el desarrollo y aplicación de un modelo de redes neuronales en la detección del daño estructural a flexión en las trabes de un puente vehicular. El entrenamiento y evaluación de las redes se llevó a cabo a partir de la generación de 12 801 y 2 560 escenarios de daño artificiales, respectivamente. En la generación de estos escenarios se modificó aleatoriamente la rigidez a flexión de uno o varios de los elementos en que se discretizaron las trabes del puente. Como parámetro de entrada en el entrenamiento de las redes se utilizaron las diferencias en la energía de deformación modal y, como parámetro de salida, las rigideces a flexión de los elementos en que se discretizaron las trabes del puente. El algoritmo de entrenamiento utilizado fue el Scaled Conjugate Gradient. En general, se observó que las redes son capaces de predecir en forma confiable la localización y severidad del daño
ISSN:1405-0269
2395-8782