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

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 fueronidentificados 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 dañobuscados. Sin embargo, su aplicación a vigas de gran tamaño puede verse limitada por el elevado costo computacional asociado al entrenamiento de la red.

Keywords

• detección de daños
• redes neuronales
• parámetros dinámicos