Resumen

La medición precisa del estrés crítico de pandeo es crucial en todo el campo de la ingeniería estructural. En este artículo, se predijo la carga crítica de pandeo de columnas de acero de sección transversal en forma de Y mediante la Red Neuronal Artificial (ANN) utilizando el algoritmo de Levenberg-Marquardt. Se utilizaron los resultados de 57 pruebas de pandeo para generar los conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. Se consideraron siete variables de entrada, incluyendo la longitud de la columna, el ancho de la columna, el espesor de los ángulos iguales de acero, el ancho y el espesor de la placa de acero soldada, y las desviaciones totales siguiendo las direcciones Ox y Oy. La salida fue la carga crítica de pandeo de las columnas. Los criterios de evaluación de precisión utilizados para evaluar el modelo fueron el coeficiente de correlación (R), el error cuadrático medio (RMSE) y el error absoluto medio (MAE). Se abordó primero la selección de una estructura apropi

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Medición precisa; Esfuerzo crítico de pandeo; Ingeniería estructural; Sección transversal en forma de Y; Columnas de acero; Red Neuronal Artificial
• Keywords:Accurate measurement; Critical buckling stress; Structural engineering; Y-shaped cross-section; Steel columns; Artificial Neural Network