Aetinanálisis de estructuras mediante topología neuronal (un enfoque neuronal del análisis estructural de edificios)

Résumé

En el modelo de análisis de estructuras en ingeniería civil, las principales características que causan dificultad son la complejidad y la incertidumbre de las estructuras. La capacidad de aprender, los cálculos masivamente paralelos, la robustez para la tolerancia a fallos, la suficiente simplicidad, el disponer de unos dispositivos computacionales, que pueden ser simulados en computadores convencionales y la capacidad para ejecutar cálculos rápidos son las principales ventajas, en la aplicación de las redes neuronales artificiales, para la solución de estas dificultades. Los modelos de redes neuronales artificiales, incluyendo su arquitectura y el proceso de entrenamiento para el análisis estructural, son presentados en este trabajo. El cálculo masivamente en paralelo, precisión y la tolerancia a fallos de estas redes neuronales artificiales, fueron verificados por comparación con el Método de Kani (que se usó como benchmark). Los resultados son una gran promesa para el análisis estructural.