Detección de daño en vigas utilizando redes neuronales artificiales y parámetros dinámicos

  • Jesús D. Villalva Universidad de São Paulo
  • Ivan D. Gomez Universidad Industrial de Santander
  • José E. Laier Universidad de São Paulo.

Abstract

En este trabajo se presenta una red neuronal perceptron multicapa combinada con el método Nelder-Mead Simplex para detectar daño en vigas. Los parámetros de entrada a la red se basan en frecuencias naturales y flexibilidad modal. Se considera que solo una cantidad específica de modos fueron identificados y que se dispone de mediciones en grados de libertad verticales. La confiabilidad de la metodología propuesta se evalúa a partir de escenarios de daño aleatorios y de la definición de 3 tipos de error que la red puede cometer durante el proceso de detección del daño. Los resultados muestran que la metodología puede determinar confiablemente los escenarios de daño buscados. Sin embargo, su aplicación a vigas de gran tamaño puede verse limitada por el elevado costo computacional asociado al entrenamiento de la red.
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Published
2012-08-01
How to Cite
Villalva J. D., Gomez I. D., & Laier J. E. (2012). Detección de daño en vigas utilizando redes neuronales artificiales y parámetros dinámicos. Revista Facultad De Ingeniería Universidad De Antioquia, (63), 141-153. Retrieved from https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/12493