Presentaron Trabajo Final de Grado denominado «Diseño optimizado de placa de anclaje para estructuras de acero basado en Inteligencia Artificial»

Las placas de anclaje son elementos estructurales de conexión que constituyen la interfaz crítica entre la estructura de acero y la base de hormigón, transmitiendo cargas axiales, cortantes y momentos desde el pilar metálico al pedestal. Los métodos tradicionales de diseño de estas conexiones son iterativos, requieren experiencia considerable y son propensos a diseños sobredimensionados y errores humanos.

En busca de la optimización estructural y con el auge de la Inteligencia Artificial (IA) se abre una oportunidad de transformar el proceso de diseño estructural, permitiendo evaluar múltiples variables simultáneamente y proponer soluciones óptimas en fracciones de segundos.

En este contexto, en el Trabajo Final de Grado presentado, se desarrolla una Inteligencia Artificial (IA) para el diseño optimizado de placas de anclaje entre pilares metálicos tipo W y bases de hormigón. Los métodos tradicionales son iterativos, demandan tiempo considerable y pueden generar diseños sobredimensionados. La optimización estructural consiste en modificar este diseño inicial mediante un método que permite obtener una mejor alternativa que cumpla con las condiciones preestablecidas.

Se implementó una arquitectura computacional basada en Algoritmos Genéticos (AG) y Redes Neuronales Artificiales (RNA), los AG generaron una base de datos de configuraciones óptimas bajo distintos casos de carga, conforme a las normativas AISC, ACI y AWS. Posteriormente, se entrenó una RNA tipo perceptrón multicapa para predecir dimensiones óptimas de placa y parámetros de anclaje. Además, se desarrolló una interfaz gráfica en MATLAB App Designer para su aplicación práctica.