Resumen

El objetivo principal del presente trabajo es determinar el diseño óptimo y la deflexión máxima de rejillas de doble capa gastando bajo coste computacional mediante redes neuronales. Las variables de diseño del problema de optimización son el área de la sección transversal de los elementos, así como la longitud del vano y la altura de las estructuras. En este trabajo, se seleccionan y optimizan una serie de rejillas de doble capa con diversos valores aleatorios de longitud y altura mediante un algoritmo de aproximación estocástica de perturbación simultánea. A continuación, se entrenan redes neuronales de función de base radial (RBF) y de regresión generalizada (GR) para predecir el diseño óptimo y la deflexión máxima de las estructuras. Los resultados numéricos demuestran la eficacia de la metodología propuesta.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:rejillas de doble capa, deflexión máxima, redes neuronales, diseño óptimo, algoritmo de aproximación estocástica de perturbación simultánea, bajo coste computacional, función de base radial, diversos valores aleatorios, altura, longitud
• Keywords:double layer grids, maximum deflection, neural networks, optimal design, simultaneous perturbation stochastic approximation algorithm, low computational cost, radial basis function, various random values, height, length