Resumen

La relación tensión-deformación de los geomateriales es importante para el análisis numérico en ingeniería geotécnica. Es difícil representarla con precisión mediante un modelo constitutivo convencional. La red neuronal artificial (RNA) se ha propuesto como un enfoque más eficaz para representar esta relación compleja y no lineal, pero la propia RNA sigue teniendo algunas limitaciones que restringen la aplicabilidad del método. En este artículo, se propone un método alternativo, la máquina de vectores de soporte (SVM), para simular este tipo de relación constitutiva compleja. El modelo SVM puede superar las limitaciones del modelo ANN sin dejar de procesar las ventajas sobre el modelo tradicional. Los ejemplos de aplicación muestran que es un enfoque de modelado eficaz y preciso para la representación de la relación tensión-deformación para geomateriales.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:red neuronal artificial, enfoque de modelado preciso, relación constitutiva compleja, modelo constitutivo convencional, representación de la relación de deformación, máquina de vectores soporte, ann, geomateriales, limitaciones, modelo ann
• Keywords:artificial neural network, accurate modeling approach, complex constitutive relationship, conventional constitutive model, strain relationship representation, support vector machine, ann, geomaterials, limitations, ann model