VILLALBA, Jesús D.; GOMEZ, Ivan D.    LAIER, José E.. Detección de daño en vigas utilizando redes neuronales artificiales y parámetros dinámicos. []. , 63, pp.141-153. ISSN 0120-6230.

^les^aEn 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.^len^aIn this paper is presented a multilayer perceptron neural network combined with the Nelder-Mead Simplex method to detect damage in multiple support beams. The input parameters are based on natural frequencies and modal flexibility. It was considered that only a number of modes were available and that only vertical degrees of freedom were measured. The reliability of the proposed methodology is assessed from the generation of random damages scenarios and the definition of three types of errors, which can be found during the damage identification process. Results show that the methodology can reliably determine the damage scenarios. However, its application to large beams may be limited by the high computational cost of training the neural network.

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