Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo en Ingeniería Mecánica: Ejemplos Prácticos en Google Colab

Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo en Ingeniería Mecánica: Ejemplos Prácticos en Google Colab

En la era actual, el uso de redes neuronales y aprendizaje profundo ha transformado radicalmente la forma en que abordamos los problemas en ingeniería mecánica. Estas tecnologías no solo nos permiten analizar datos con mayor precisión, sino que también abren nuevas puertas hacia la automatización y la optimización de procesos. En este blog, exploraremos cómo implementar redes neuronales en situaciones reales de ingeniería mecánica utilizando Google Colab, junto con ejemplos prácticos y datos ficticios pero representativos.

1. Detección de Defectos en Componentes Mecánicos con CNN

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son ideales para detectar defectos en componentes mecánicos a partir de imágenes. En este ejemplo, utilizaremos una CNN para detectar defectos en rodamientos mediante el análisis de imágenes de vibración.

# Importar las bibliotecas necesarias import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense # Generar datos de ejemplo (imágenes) num_imagenes = 1000 altura_imagen = 64 ancho_imagen = 64 canales = 3 # Simular datos de imágenes con y sin defectos X_train = np.random.rand(num_imagenes, altura_imagen, ancho_imagen, canales) y_train = np.random.randint(0, 2, size=num_imagenes) # Etiquetas binarias (0: sin defecto, 1: con defecto) # Definir el modelo de la CNN model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(altura_imagen, ancho_imagen, canales)), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense(64, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Compilar el modelo model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Entrenar el modelo con los datos de ejemplo model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

2. Predicción de Fallas en Equipos Mecánicos con RNN

Las redes neuronales recurrentes (RNN) son excelentes para predecir fallas en equipos mecánicos basándose en datos de sensores. En este ejemplo, utilizaremos una RNN para predecir la vida útil restante de una bomba hidráulica basándonos en datos de temperatura, presión y flujo.

# Importar las bibliotecas necesarias import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense # Generar datos de ejemplo (series temporales) num_muestras = 1000 longitud_secuencia = 10 num_caracteristicas = 5 # Simular datos de series temporales de sensores X_train = np.random.rand(num_muestras, longitud_secuencia, num_caracteristicas) y_train = np.random.randint(0, 2, size=num_muestras) # Etiquetas binarias (0: sin falla, 1: con falla) # Definir el modelo de la RNN model = Sequential([ LSTM(50, activation='relu', input_shape=(longitud_secuencia, num_caracteristicas)), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Compilar el modelo model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Entrenar el modelo con los datos de ejemplo model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

3. Diseño Automático de Componentes Mecánicos con GAN

Las redes generativas adversarias (GAN) pueden utilizarse para generar diseños automáticos de componentes mecánicos. En este ejemplo, utilizaremos una GAN para generar diseños de rotores optimizados para turbinas eólicas.

# Importar las bibliotecas necesarias import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # Generar datos de ejemplo (vectores aleatorios) num_muestras = 1000 longitud_vector = 100 # Simular datos de vectores aleatorios para el diseño X_train = np.random.rand(num_muestras, longitud_vector) # Definir el generador generator = Sequential([ Dense(128, activation='relu', input_shape=(longitud_vector,)), Dense(256, activation='relu'), Dense(longitud_vector, activation='sigmoid') ]) # Definir el discriminador discriminator = Sequential([ Dense(256, activation='relu', input_shape=(longitud_vector,)), Dense(128, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Compilar el modelo de discriminador discriminator.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Combinar el generador y el discriminador en una GAN gan = Sequential([generator, discriminator]) # Compilar la GAN discriminator.trainable = False # Congelar los pesos del discriminador gan.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') # Entrenar la GAN con los datos de ejemplo gan.fit(X_train, np.ones((num_muestras, 1)), epochs=10, batch_size=32)

Estos ejemplos proporcionan códigos completos que se pueden ejecutar en Google Colab para aplicaciones reales en ingeniería mecánica. Los datos son ficticios pero representativos de situaciones comunes en este campo. ¡Espero que te sean útiles para tus proyectos!