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Título:	Redes neuronales en la optimización de estructuras regulares de acero de mediana altura con arriostramientos. Análisis basado en desempeño sísmico
Autor(es):	Enrique Avila Nieto
Palabras clave:	Red neuronal Análisis estructural Estructuras de acero Análisis sísmico Pushover
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	10-jun-2025
Editorial :	Universidad Autonoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (74 páginas)
Folio RI:	IGMAC-238654
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias (Estructuras)
Resumen:	En el presente trabajo se llevó a cabo la optimización de estructuras de acero regulares de mediana altura mediante el uso de redes neuronales artificiales, con el objetivo de lograr diseños más eficientes y seguros. El proceso inicio con la automatización de los análisis estructurales bajo cargas gravitacionales, empleando Python y ETABS. A partir de estos análisis, se diseñaron y optimizaron los perfiles estructurales de vigas y columnas, garantizando el cumplimiento de los criterios normativos y funcionales. Posteriormente, se realizó un análisis por desempeño estructural mediante un análisis estático no lineal (pushover), siguiendo los lineamientos establecidos en el documento ASCE/SEI 41-17. Dichos análisis permitieron determinar el punto de desempeño de las edificaciones estudiadas, asegurando una respuesta adecuada frente a eventos sísmicos. Adicionalmente, se llevó a cabo el diseño y la optimización de los elementos diagonales (arriostramientos), considerados como sometidos ´únicamente a cargas axiales, con el fin de mejorar su desempeño y eficiencia. Con los datos obtenidos a lo largo de los análisis, se entrenó una red neuronal artificial del tipo perceptrón multicapa, diseñada para predecir, con un margen de error mínimo, los perfiles estructurales más adecuados que cumplieran con los requerimientos tanto de carga gravitacional como de carga lateral asociada a eventos sísmicos. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos mediante este enfoque con los métodos tradicionales más utilizados, en particular el análisis estático de carga equivalente. La comparación se realizó sobre una estructura de control, enfocándose principalmente en evaluar las diferencias en términos del peso total de la estructura y las deformaciones resultantes. Este estudio demuestra la efectividad del enfoque propuesto, destacando las ventajas de integrar técnicas de inteligencia artificial con métodos avanzados de análisis estructural para optimizar el diseño de edificaciones de acero.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12140
Aparece en:	Maestría en Ciencias (Estructuras)

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