Resumen

ZAVALA, Carlos; DIAZ, Miguel  y  HONMA, Claudia. En el desafío de la predicción de la respuesta a terremotos mediante el enfoque de redes neuronales. Tecnia [online]. 2023, vol.33, n.1, pp.62-68.  Epub 10-Jun-2023. ISSN 0375-7765.  http://dx.doi.org/10.21754/tecnia.v33i1.1434.

Desde la década de 1990, los algoritmos de redes neuronales se han utilizado para calcular soluciones aproximadas para diferentes problemas de ingeniería. En el comportamiento de la edificación frente a las cargas es importante conocer su respuesta.

El comportamiento durante los terremotos y la estimación de la respuesta es bastante difícil de calcular debido a la no linealidad de la geometría y las propiedades del material. El enfoque de redes neuronales es una herramienta poderosa para calcular la respuesta de estructuras con un proceso de aprendizaje apropiado a partir de grandes datos de componentes estructurales. Incluso si se desconocen algunos parámetros materiales, el aprendizaje en una red neuronal será posible y proporcionará una estimación mediante la recopilación de información de la experiencia y el aprendizaje.

Para realizar un proceso de aprendizaje en este artículo, presentamos un algoritmo simple de propagación hacia atrás implementado en el lenguaje de programación python donde la salida muestra la disminución del error y cómo la respuesta comienza a aprender desde el principio hasta el final del proceso. Los resultados muestran una buena concordancia entre el conjunto de datos de aprendizaje y la respuesta prevista después del aprendizaje de la red neuronal.

Palabras clave : confined masonry; neural networks; building response; dynamic earthquake response..

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