Estimación Inversa de Constantes de Rigidez de Apoyos Elásticos en Vigas Timoshenko Sometidas a Acciones Dinámicas Mediante Modelos de Redes Neuronales Informadas Por Física

Resumo

Este trabajo explora la capacidad de las redes neuronales informadas por física (PINN, por sus siglas en inglés) para resolver, a partir de datos ruidosos generados sintéticamente, el problema inverso de obtención de constantes de rigidez de apoyos elásticos en vigas Timoshenko sometidas a cargas dinámicas, en simultáneo con la estimación de los campos de desplazamientos y rotaciones. Los resultados destacan el potencial de los modelos PINN como una alternativa flexible, particularmente en contextos donde la disponibilidad de datos es limitada. Esta estrategia abre nuevas posibilidades para el monitoreo estructural y la identificación de parámetros en sistemas dinámicos.