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El modelado y la simulación de sistemas dinámicos son herramientas clave en el diseño y control de sistemas mecánicos. Sin embargo, la complejidad inherente de estos sistemas, particularmente en dinámicas no lineales y multicuerpo, representa un desafío significativo en términos de confiabilidad y eficiencia computacional. En este artículo, presentamos un marco innovador de identificación de sistemas basado en redes neuronales artificiales, diseñado para abordar estas dificultades y mejorar la precisión de los modelos numéricos.

Identificación de Sistemas: Un Enfoque Esencial

La identificación del sistema es el proceso de correlacionar datos experimentales con modelos numéricos para garantizar la confiabilidad de las simulaciones. En sistemas no lineales, como las dinámicas multicuerpo, este proceso se complica debido a:

Suposiciones fundamentales y aproximaciones que afectan la representación de las características del sistema.

Demandas computacionales significativas durante los procesos iterativos.

Para superar estos retos, proponemos un marco de identificación eficaz que combina el poder de las redes neuronales con metodologías tradicionales de modelado.

Estructura del Marco Propuesto

El marco consta de dos fases principales:

Metamodelo del Sistema:

Diseñado mediante aprendizaje supervisado, este metamodelo genera respuestas transitorias no lineales en tiempo real basándose en los parámetros de diseño del sistema de entrada.

Facilita una representación rápida y precisa de las dinámicas del sistema sin la necesidad de realizar simulaciones complejas en cada iteración.

Red de Estimación de Parámetros:

Una red neuronal que identifica los parámetros de diseño de entrada necesarios para alcanzar la salida objetivo deseada.

Utiliza un procedimiento de minimización de pérdidas para ajustar los parámetros entrenables y minimizar la diferencia entre la salida del metamodelo y la salida objetivo.

Diseño de la Función de Pérdidas

La función de pérdidas fue diseñada cuidadosamente para:

Reducir las discrepancias entre las salidas simuladas y los datos experimentales.

Mejorar la eficiencia computacional mediante actualizaciones rápidas en la red de estimación de parámetros.

Evaluación del Desempeño

El marco propuesto fue validado mediante ejemplos numéricos y experimentales cuidadosamente diseñados. Los resultados demostraron:

Precisión Mejorada: La capacidad del metamodelo para capturar dinámicas no lineales con alta fidelidad.

Eficiencia Computacional: Reducción significativa en el tiempo de cálculo comparado con métodos clásicos.

Flexibilidad y Adaptabilidad: El marco puede aplicarse a una amplia gama de sistemas mecánicos con dinámicas complejas.

Conclusión

Este marco basado en redes neuronales artificiales representa un avance significativo en la identificación y modelado de sistemas dinámicos multicuerpo, tanto rígidos como flexibles. Su capacidad para manejar complejidades no lineales y mejorar la eficiencia computacional lo convierte en una herramienta valiosa para el diseño y control de sistemas mecánicos modernos. Al integrar un metamodelo rápido y una red de estimación de parámetros eficaz, este enfoque establece un nuevo estándar para la identificación de sistemas en entornos dinámicos complejos.