Optimización de Pórticos con Acciones Sísmicas: Diferentes Estrategias Numéricas Utilizando Redes Neuronales
Abstract
La optimización de estructuras, dentro del marco de la ingeniería sísmica basada en el desempeño, consiste en encontrar valores a parámetros de diseño que minimicen una función objetivo, el costo total en este trabajo, sujeto a restricciones de confiabilidad en cada nivel de desempeño. La
tarea computacional importante es el análisis dinámico no lineal de la estructura para diferentes combinaciones de las variables, y estos resultados discretos son aproximados por redes neuronales. La estimación de la confiabilidad se realiza por simulación directa de Monte Carlo utilizando las redes
neuronales como “sustituto” de la respuesta estructural. El proceso de optimización se realiza con un algoritmo de búsqueda que no calcula gradientes, con dos estrategias: (a) Confiabilidades intermedias estimadas por simulación de Monte Carlo en cada paso del proceso de optimización; (b)
Confiabilidades intermedias calculadas con redes neuronales entrenadas previamente para relacionar los índices de confiabilidad con los parámetros de diseño. Se aplica a la optimización de dimensiones de vigas y columnas y cuantías de armadura de pórticos, donde el objetivo es el mínimo costo total, incluyendo el costo de construcción y el costo de reparación por daños después de un terremoto. Se muestra la eficiencia del procedimiento, el acuerdo entre las dos estrategias, y las ventajas de cada una de ellas.
tarea computacional importante es el análisis dinámico no lineal de la estructura para diferentes combinaciones de las variables, y estos resultados discretos son aproximados por redes neuronales. La estimación de la confiabilidad se realiza por simulación directa de Monte Carlo utilizando las redes
neuronales como “sustituto” de la respuesta estructural. El proceso de optimización se realiza con un algoritmo de búsqueda que no calcula gradientes, con dos estrategias: (a) Confiabilidades intermedias estimadas por simulación de Monte Carlo en cada paso del proceso de optimización; (b)
Confiabilidades intermedias calculadas con redes neuronales entrenadas previamente para relacionar los índices de confiabilidad con los parámetros de diseño. Se aplica a la optimización de dimensiones de vigas y columnas y cuantías de armadura de pórticos, donde el objetivo es el mínimo costo total, incluyendo el costo de construcción y el costo de reparación por daños después de un terremoto. Se muestra la eficiencia del procedimiento, el acuerdo entre las dos estrategias, y las ventajas de cada una de ellas.
Full Text:
PDFAsociación Argentina de Mecánica Computacional
Güemes 3450
S3000GLN Santa Fe, Argentina
Phone: 54-342-4511594 / 4511595 Int. 1006
Fax: 54-342-4511169
E-mail: amca(at)santafe-conicet.gov.ar
ISSN 2591-3522