Resumen

La detección de daños estructurales es un problema inverso de ingeniería bien conocido en el que la extracción de información de daños a partir de las respuestas dinámicas de la estructura se considera un problema complejo. Dentro de esa área, el seguimiento de daños en estructuras 3D se evalúa como una tarea más compleja y difícil. La inteligencia de enjambre y los algoritmos evolutivos (EAs) pueden adaptarse bien para resolver el problema. Con este propósito, en este trabajo se evoluciona una búsqueda guiada por elitismo híbrido que combina una optimización de enjambre de partículas multiobjetivo (MOPSO), vuelos de Lévy (LFs) y la técnica para el orden de preferencia por similitud a la solución ideal (TOPSIS). Las características modales se emplean para desarrollar la función objetivo considerando dos subobjetivos, a saber, la energía de deformación modal (MSTE) y los subobjetivos de forma modal (MS). El marco propuesto se prueba utilizando un modelo de referencia bien conocido. El rendimiento

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Detección de daños estructurales; Respuestas dinámicas; Estructuras 3D; Inteligencia de enjambre; Algoritmos evolutivos; Búsqueda híbrida guiada por elitismo
• Keywords:Structural damage detection; Dynamic responses; 3d structures; Swarm intelligence; Evolutionary algorithms; Hybrid elitist-guided search