RESUMEN. En este artículo se presenta una breve descripción de las neuronas artificiales, mostrando su símil con las neuronas biológicas. Así mismo, se hace una apretada presentación de la técnica numérica denominada redes neuronales artificiales. Este procedimiento se aplica a varios problemas geotécnicos que incluyen identificación del comportamiento dinámico de arenas y jales, capacidad de carga de pilotes y análisis de túneles.
RESUMEN. En este articulo se presenta un modelo con redes neuronales artificiales que intenta generalizar los resultados de pruebas de laboratorio realizadas con enrocamientos. Esta herramienta de análisis permite la estimación de la resistencia a partir de los valores de algunas propiedades indice del enrocamiento compactado, demostrando que dicha técnica de inteligencia artificial tiene el potencial para ser un práctico instrumento en el modelado del comportamiento de materiales naturales.
RESUMEN. Uno de los elementos esenciales en el diseño asísmico de estructuras es la estimación realista de las características de los movimientos de terreno. Dependiendo del tipo de estructura y análisis se requiere el establecimiento de parámetros simples de diseño, espectros de respuesta o acelerogramas. Estas últimas son usadas en análisis dinámicos no lineales y se generan comúnmente usando un espectro de diseño. En la presente investigación se propone un generador de sismos artificiales que utiliza redes neuronales como herramienta de enlace entre el espectro de respuesta objetivo y la serie de observaciones que componen una señal sísmica. El modelo propuesto comprueba la capacidad de las redes neuronales para solucionar tareas ingenieriles en extremo complejas reduciendo notablemente el tiempo de análisis y de cómputo.
RESUMEN. En este trabajo se propone la identificación de los parámetros dinámicos de un estrato de suelo, necesarios para la determinación de la respuesta de sitio, a través de dos módulos neuronales en línea, que permiten el manejo adecuado de la no linealidad y la alta dimensionalidad propios de este fenómeno.
En este artículo se muestran algunos conceptos importantes relacionados con la teoría que envuelve al fenómeno de desplazamientos laterales producidos por movilidad cíclica durante la licuación de suelos inducida por una excitación sísmica. Se presenta la aplicación de redes neuronales artificiales para modelar este fenómeno, demostrando que las redes neuronales permiten la evaluación de desplazamientos de manera eficiente y económica. Se prueba el modelo con dos casos historia y once pruebas de laboratorio de máquina centrífuga.
RESUMEN. En este artículo se muestran algunos conceptos importantes relacionados con la teoría que envuelve al fenómeno de desplazamientos laterales producidos por movilidad cíclica durante la licuación de suelos inducida por una excitación sísmica. Se presenta la aplicación de redes neuronales artificiales para modelar este fenómeno, demostrando que las redes neuronales permiten la evaluación de desplazamientos de manera eficiente y económica. Se prueba el modelo con dos casos historia y once pruebas de laboratorio de máquina centrífuga.
RESUMEN. En este trabajo se demuestra la conveniencia de usar redes neuronales para modelar la interacción y clasificación espacial de datos geotécnicos. La configuración de la primera capa dura del valle de México sirve como ejemplo para mostrar que esta técnica del cómputo aproximado puede integrarse exitosamente a un Sistema de Información Geográfica para interpretar bancos de datos geotécnicos y evaluar la variabilidad de propiedades en el subsuelo.
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