DETECCIÓN DE DAÑO ESTRUCTURAL UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES: Un estado del Arte.

Resumo

En las últimas décadas, redes neuronales artificiales han emergido como una poderosa herramienta para la determinación del estado actual de una estructura a partir de los cambios que esta presenta en la respuesta estática o dinámica como resultado de la presencia del daño. En este trabajo se realiza un estado del arte de las metodologías que emplean redes neuronales para identificar, localizar y/o cuantificar el daño. Diferentes tipos de redes, metodologías de entrenamiento y técnicas de generación de casos de entrenamiento han sido utilizados buscando definir la mejor opción para detectar daño. Por lo tanto, se realiza un análisis de la influencia de estos aspectos en el buen desempeño de la red y se muestran algunas potenciales áreas de investigación. Finalmente, se observó que en la actualidad el costo computacional asociado a la implementación de la red neuronal puede ser una limitante para su aplicación práctica en grandes estructuras.