Resumen

Los modelos de sistemas reales tienen una importancia fundamental en prácticamente todas las disciplinas porque pueden ser útiles para comprender mejor el organismo. Los modelos permiten predecir o simular el comportamiento de un sistema; en ingeniería geotécnica sísmica, son necesarios para el diseño de nuevas construcciones y para el análisis de las existentes. Dado que la calidad del modelo suele determinar un límite superior en la calidad de la solución final del problema, la modelización es a menudo el cuello de botella en el desarrollo de todo el sistema. Como consecuencia, surge una fuerte demanda de esquemas avanzados de modelización e identificación. En los últimos años, se han utilizado técnicas de soft computing para desarrollar procedimientos no convencionales de estudio de problemas geotécnicos sísmicos. Teniendo en cuenta los puntos fuertes y débiles de los algoritmos, en este trabajo se presenta un criterio para aprovechar las mejores características para desarrollar modelos híbridos eficientes. Mediante el desarrollo de esquemas para integrar procedimientos teóricos y basados en datos, las herramientas de soft computing se presentan como modelos geotécnicos sísmicos fiables. Esta afirmación se apoya en un amplio historial de eventos sísmicos y respuestas monitorizadas en sistemas de suelos complicados. Combinando la versatilidad de la lógica difusa para representar el conocimiento cualitativo, la eficacia basada en datos de las redes neuronales para proporcionar ajustes precisos mediante la búsqueda local, y la capacidad de los algoritmos genéticos para realizar una búsqueda global eficiente de gránulos gruesos, los problemas geotécnicos sísmicos se observan, analizan y resuelven bajo un enfoque holístico.

• Materias:Geología Geodinámica Sismología Geomagnetismo Impedancia eléctrica
• Subjects:Geology Geodynamics Seismology Geomagnetism Electric impedance
• Palabras claves:terremoto, problemas geotécnicos, sistemas de suelos complicados, modelos híbridos eficientes, solución final de problemas, técnicas de soft computing, herramientas de soft computing, Modelos, datos, desarrollo
• Keywords:earthquake, geotechnical problems, complicated soils systems, efficient hybrid models, final problem solution, soft computing techniques, soft computing tools, Models, data, development