Modelos Avanzados de Machine Learning para Ingeniería Estructural

Modelos de Regresión en la Predicción de Cargas y Deformaciones Estructurales

Los modelos de regresión constituyen una herramienta indispensable para la predicción cuantitativa de variables estructurales clave tales como cargas máximas, deformaciones y desplazamientos ante condiciones diversas. Estos modelos son construidos a partir de bases extensas de datos experimentales, calibrados con simulaciones numéricas detalladas, ofreciendo predicciones con alta precisión y eficiencia computacional.

Investigaciones representativas:

• Predicción de deformaciones en vigas de concreto reforzado utilizando modelos híbridos de regresión. Este estudio integra técnicas avanzadas de regresión múltiple y redes neuronales artificiales (ANN), obteniendo correlaciones significativas con resultados experimentales rigurosamente validados.
• Estimación del desplazamiento máximo en sistemas de aislamiento sísmico mediante técnicas avanzadas de regresión (Nguyen et al., 2022). La investigación presenta modelos predictivos robustos que permiten anticipar el comportamiento de sistemas aislados bajo carga sísmica, proporcionando un fundamento técnico sólido para decisiones rápidas en contextos sísmicos.

Bibliografía:

Karabulut, M. (2025). Nonlinear Load-Deflection Analysis of Steel Rebar-Reinforced Concrete Beams: Experimental, Theoretical and Machine Learning Analysis. Buildings, 15(3), 432. https://doi.org/10.3390/buildings15030432

Henedy, S. N., Naser, A. H., Imran, H., Bernardo, L. F. A., Teixeira, M. M., & Al-Khafaji, Z. (2022). Development of Prediction Models for the Torsion Capacity of Reinforced Concrete Beams Using M5P and Nonlinear Regression Models. Journal of Composites Science, 6(12), 366. https://doi.org/10.3390/jcs6120366

Nguyen, Hoang D., Nhan D. Dao, and Myoungsu Shin. «Machine learning-based prediction for maximum displacement of seismic isolation systems.» Journal of Building Engineering 53 (2022): 104251. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104251

Redes Neuronales para el Reconocimiento Avanzado de Patrones Estructurales

Las redes neuronales convolucionales (CNN) y profundas (DNN) han demostrado ser notablemente efectivas en la identificación y clasificación de patrones estructurales complejos, especialmente a partir de datos visuales y señales dinámicas obtenidas mediante sistemas avanzados de monitoreo estructural.

Estos modelos destacan por su capacidad superior en la extracción automática y precisa de patrones, ofreciendo ventajas significativas respecto a métodos tradicionales, particularmente en el análisis y monitoreo de infraestructuras críticas.

Investigaciones representativas:

• Optimización de la distribución de muros estructurales en edificios mediante redes convolucionales profundas (Pizarro et al., 2021). Este estudio evidencia la capacidad de las CNN para proporcionar soluciones óptimas en etapas tempranas del diseño estructural, generando configuraciones seguras, eficientes y económicamente viables.
• Detección automatizada de daños estructurales utilizando técnicas avanzadas de Deep Learning y drones. Este trabajo aplica CNN en el reconocimiento y clasificación automática de defectos estructurales, demostrando mejoras sustanciales en términos de precisión, eficiencia operativa y reducción de costos.

Bibliografía:

Pizarro Riffo, P. (2021).Conceptual structural design of shear wall buildings layout based on artificial neural networks. https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/183910

Malche, T., Tharewal, S., & Dhanaraj, R. K. (2023). Automated Damage Detection on Concrete Structures Using Computer Vision and Drone Imagery. Engineering Proceedings, 58(1), 60.
https://doi.org/10.3390/ecsa-10-16059

Bai, Y., Zha, B., & Yilmaz, A. (2022). Engineering deep learning methods on automatic detection of damage in infrastructure due to extreme events. Structural Health Monitoring, 21(5), 1933–1952. https://doi.org/10.1177/14759217221083649

Alfaro, M. C., Vidal, R. S., Delgadillo, R. M., Moya, L., & Casas, J. R. (2025). Structural Damage Detection Using an Unmanned Aerial Vehicle-Based 3D Model and Deep Learning on a Reinforced Concrete Arch Bridge. Infrastructures, 10(2), 33. https://doi.org/10.3390/infrastructures10020033

Kashtan, V. Yu., & Hnatushenko, V. V. (2023). Automated building damage detection on digital imagery using machine learning. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 2023(6), 134–139. https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-6/134

Random Forest y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) para Evaluación Avanzada de Seguridad Estructural

Random Forest y SVM son algoritmos reconocidos por su capacidad excepcional para realizar clasificaciones rápidas y precisas de riesgos estructurales, especialmente en situaciones críticas o post-eventos extremos como terremotos o huracanes. Estos métodos permiten análisis predictivos robustos que son fundamentales en la gestión efectiva del riesgo y en las decisiones estratégicas de mantenimiento y rehabilitación estructural.

Investigaciones representativas:

• Evaluación predictiva avanzada de vulnerabilidad sísmica mediante algoritmos de Random Forest. El estudio explota grandes volúmenes de datos estructurales y sísmicos para identificar vulnerabilidades críticas, permitiendo implementar estrategias efectivas de mitigación del riesgo estructural.
• Diagnóstico estructural post-sísmico mediante algoritmos de Support Vector Machines. Esta investigación utiliza SVM para clasificar rápidamente el daño en estructuras tras terremotos, proporcionando un soporte vital en la toma de decisiones inmediatas y eficaces sobre la seguridad estructural.

Bibliografía:

Ogunjinmi, P. D., Park, S.-S., Kim, B., & Lee, D.-E. (2022). Rapid Post-Earthquake Structural Damage Assessment Using Convolutional Neural Networks and Transfer Learning. Sensors, 22(9), 3471. https://doi.org/10.3390/s22093471

Zhang, Y., Burton, H. V., Sun, H., & Shokrabadi, M. (2018). A machine learning framework for assessing post-earthquake structural safety. Structural Safety, 72, 1–16. https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2017.12.001

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Optimización Estructural Avanzada mediante Aprendizaje Reforzado

Los algoritmos avanzados de aprendizaje reforzado (RL) ofrecen una metodología potente y adaptativa para la optimización estructural continua. Estos modelos interactúan iterativamente con simulaciones digitales detalladas, permitiendo generar diseños estructurales óptimos que equilibran criterios múltiples como resistencia, desempeño, costos y sostenibilidad.

Investigaciones representativas:

• Aplicación del Aprendizaje Reforzado profundo en la optimización topológica de estructuras complejas. Este estudio presenta un enfoque innovador que utiliza técnicas avanzadas de RL para obtener soluciones óptimas, cumpliendo simultáneamente con requisitos técnicos, económicos y ambientales.
• Diseño avanzado de estrategias de mantenimiento estructural predictivo basado en Aprendizaje Reforzado. Esta investigación emplea algoritmos sofisticados de RL para formular programas de mantenimiento estructural que maximizan la eficiencia operativa y la vida útil estructural con costos mínimos.

Bibliografía:

Brown, N. K., Garland, A. P., Fadel, G. M., & Li, G. (2022). Deep reinforcement learning for engineering design through topology optimization of elementally discretized design domains. Materials & Design, 221, 110672. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2022.110672

Chu, J., Guo, B., Zhong, T., & Guan, Q. (2025). Explainable machine learning model for predicting compressive strength of CO₂-cured concrete. Case Studies in Construction Materials, 22, e04589. https://doi.org/10.1016/j.cscm.2025.e04589