Resumen

Este estudio se enfoca en la evaluación de fragilidad sísmica de puentes horizontales curvos, la cual ha sido derivada mediante predicción de redes neuronales. El objetivo es la optimización de las respuestas estructurales de soluciones metaheurísticas. Se construye un modelo de regresión para las respuestas del puente horizontal curvo con coeficientes variables en el entorno de simulación de redes neuronales basado en los datos existentes de NTHA. Para lograr resultados precisos en una red neuronal, se realizaron 1677 análisis sísmicos en OpenSees. Para lograr un mejor rendimiento de la red neuronal y reducir la dimensionalidad de los datos de entrada, se aplicaron técnicas de reducción de dimensionalidad como el enfoque de análisis de factores. Se utilizaron diferentes tipos de algoritmos de entrenamiento de redes neuronales y se adoptó el mejor algoritmo. Luego, se utilizó el enfoque de ANN desarrollado para verificar las curvas de fragilidad de NTHA. Los resultados obtenidos indicaron que el enfoque de redes neuronales podría usarse para predec

• Materias:Control de vibraciones Correlación de Vibraciones Sistema de amortiguación Aceleración vibratoria Detección de fallas
• Subjects:Vibration control Vibration Correlation Damping System Vibration Acceleration Fault Detection
• Palabras claves:Fragilidad sísmica; Predicción de redes neuronales; Optimización; Soluciones metaheurísticas; Modelo de regresión; Datos de NTHA
• Keywords:Seismic fragility; Neural network prediction; Optimization; Metaheuristic solutions; Regression model; NTHA data