Evaluación de la habitabilidad de edificios afectados por sismo utilizando la teoría de conjuntos difusos y las redes neuronales artificiales
| Autor: | O. Cardona, Alejandro Horia Barbat Barbat, M. L. Carreño |
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| Rok vydání: | 2011 |
| Předmět: |
Artificial neural network
0211 other engineering and technologies Evaluación post sísmica 02 engineering and technology 010502 geochemistry & geophysics 01 natural sciences Safety evaluation Matemàtiques i estadística::Anàlisi numèrica [Àrees temàtiques de la UPC] Building habitability 11. Sustainability Nivel de daño Toma de decisiones Engineering(all) 0105 earth and related environmental sciences Anàlisi numèrica 021110 strategic defence & security studies Neuro-fuzzy system Post earthquake evaluation Sistema neuro-difuso Red neuronal artificial Applied Mathematics General Engineering Reparabilidad Damage level Evaluación de la seguridad Habitabilidad de edificios Decision making Reparability Numerical analysis |
| Zdroj: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| ISSN: | 0213-1315 |
| DOI: | 10.1016/j.rimni.2011.08.006 |
| Popis: | ResumenLa teoría de conjuntos difusos y las redes neuronales son herramientas de inteligencia computacional que cada vez tienen un uso más extendido en la ingeniería sísmica. En este artículo se desarrolla un método y una herramienta computacional que hace uso de estas técnicas para apoyar la evaluación del daño y de la seguridad de los edificios después de sismos fuertes. Se utiliza una red neuronal artificial de tres capas y un algoritmo de aprendizaje tipo Kohonen, así como conjuntos difusos para manipular información subjetiva como las calificaciones de los niveles de daño presentes en los edificios evaluados. También se aplica una base de reglas difusas para contribuir al proceso de toma de decisiones. Se ha desarrollado un programa de ordenador que utiliza estas técnicas, cuyos datos de entrada del programa corresponden a la información subjetiva e incompleta del estado del edificio obtenida por profesionales posiblemente inexpertos en el campo de la evaluación del comportamiento sísmico de los edificios. El método propuesto ha sido implementado en una herramienta de especial utilidad durante la fase de respuesta a emergencias, que facilita las decisiones sobre habitabilidad y reparabilidad de los edificios. Para ilustrar su aplicación, se incluyen ejemplos de aplicación del programa para dos clases diferentes de edificios.AbstractThe fuzzy sets theory and the artificial neural networks are computational intelligence tools which are nowadays widely used in earthquake engineering. This paper develops a method and a computer program which use these computational intelligence tools in order to support the damage and safety evaluation of buildings after strong earthquakes. The model uses an artificial neural network with three layers and a Kohonen learning algorithm; it also uses fuzzy sets in order to manage subjective information such as linguistic qualification of the damage levels in buildings and a fuzzy rule base to support the decision making process. All these techniques are incorporated in the developed computer program. The input data is the subjective and incomplete information about the building state obtained by possibly non experienced evaluators in the field of the seismic performance of buildings. The proposed method is implemented in a tool especially useful in the emergency response phase, when it supports the decision making regarding the building habitability and reparability. In order to show its effectiveness, two examples are included for two different types of buildings. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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