Resumen de Estudio experimental y simulación del comportamiento inelástico de paneles compuestos usando redes neuronales artificiales
- español
El análisis de estructuras complejas, como los paneles compuestos de varios materiales, es difícil de modelar producto de la variabilidad en las propiedades mecánicas de los materiales. Lo anterior, aunado a la no-linealidad en el comportamiento de los materiales, hace que la aplicación de los métodos tradicionales de cálculo numérico sea difícil y demande mayor tiempo de cómputo. El presente trabajo introduce técnicas menos convencionales de cómputo como lo son las redes neuronales artificiales (RNA) para la modelación de la deformación permanente y daños en una losa compuesta sujeta a flexión. Se entrenaron y verificaron 400 modelos de RNA, los cuales fueron capaces de modelar la no linealidad del elemento estructural a flexión, reproducir exitosamente los daños por agrietamiento y pandeo del panel, así como reproducir la deformación permanente global del elemento estudiado.
- English
The analysis of complex structures, such as panels composed of various materials, is difficult to model due to the variability in the mechanical properties of the materials. The foregoing, coupled with non-linearity in the behavior of materials, makes the application of traditional numerical methods difficult and highly demanding in computational time. The present work introduces a less conventional technique like the artificial neural networks (ANN) for the modeling of the permanent deformation and damages in a compose slab subjected to flexion. 400 ANN models were trained and verified, which were able to model the non-linearity of the structural element, successfully reproduce the damages due to cracking and buckling of the panel, as well as reproduce the global permanent deformation of the element.
