Estudio experimental y simulación del comportamiento inelástico de paneles compuestos usando redes neuronales artificiales

Abstract

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.