Resumen

La modelización de la respuesta de las estructuras bajo cargas sísmicas es un factor importante en la ingeniería civil, ya que afecta de manera crucial al diseño y gestión de las estructuras, especialmente en las zonas de alto riesgo. En este estudio, se utilizan nuevas aplicaciones de técnicas avanzadas de soft computing para predecir el comportamiento de edificios con estructura arriostrada centralmente (CBF) con sistema de aislamiento de cojinete de plomo-caucho (LRB) bajo efectos de movimiento del terreno. Estas técnicas incluyen la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LSSVM), las redes neuronales wavelet (WNN), y el sistema de inferencia neurofuzzy adaptativo (ANFIS) junto con la eliminación de ruido wavelet. En este estudio se considera la simulación de un modelo de marco 2D y ocho movimientos de tierra para evaluar los modelos de predicción. Los resultados de la comparación indican que la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados es superior a otras técnicas para estimar el comportamiento de las estructuras inteligentes.

• Materias:Cinética Industria del cemento Metales Cemento Ingeniería de estructuras Perforación de pozos de minas
• Subjects:Kinetics Cement industries Metals Cement Structural engineering Shaft sinking
• Palabras claves:soporte mínimo cuadrado, máquina de vectores de soporte, gestión de la estructura, sistema de inferencia neurofuzzy, efectos del movimiento del suelo, técnicas de computación suave, respuesta de la estructura, marco arriostrado, red neuronal, estructura inteligente
• Keywords:least square support, support vector machine, management of structure, neurofuzzy inference system, ground motion effects, soft computing techniques, response of structure, braced frame, neural network, smart structure