Resumen

La deterioración de los puentes se ve afectada por varios factores. Sin embargo, ni las relaciones entre estos factores y la deterioración están explícitamente determinadas, ni se comprende bien el efecto relativo de cada factor en la deterioración. Este estudio propuso una metodología para resolver estos problemas mediante la integración de una red neuronal artificial (ANN) y un método de análisis de sensibilidad. La ANN se utilizó para predecir la deterioración, y el método de análisis de sensibilidad se aplicó para evaluar la influencia de cada factor en la deterioración. La prueba de la metodología con 3,368 datos de inspección de puentes indica que (1) la ANN desarrollada obtuvo una precisión de aproximadamente el 65%; y (2) se identificaron siete factores que afectan la deterioración. El modelo de ANN establecido tiene un rendimiento equivalente para tres grados de deterioro y cuatro tipos de puentes. Se compararon dos métodos de análisis de sensibilidad (el valor de Shapley y los índices de Sobol) y ambos identificaron los mismos cinco factores más importantes. En

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Deterioro del puente; Factores; Red neuronal artificial; Método de análisis de sensibilidad; Datos de inspección; Grados de deterioro
• Keywords:Bridge deterioration; Factors; Artificial neural network; Sensitivity analysis method; Inspection data; Deterioration grades