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Simulación híbrida en tiempo real de sistemas estructurales nolineales inciertos utilizando técnicas de machine learning
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| Fecha de publicación: | 2024 |
| Objetivos: | -Creación de modelos de sistemas dinámicos complejos usando redes neuronales. -Realización de ensayos híbridos utilizando modelos de redes neuronales como subestructura numérica. -Creación de compensador robusto capaz de adaptarse a diferentes sistemas dinámicos usando reinforcement learning. |
| Año de Inicio/Término: | 2024-2025 |
| Financiamiento/Sponsor: | Universidad Tecnica Federico Santa Maria |
| Rol del Usuario: | COINVESTIGADOR(A) |
| DOI: |
PI_LIR_24_20 |