{"id":11905,"date":"2026-05-09T20:16:16","date_gmt":"2026-05-09T23:16:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sochid.cl\/?p=11905"},"modified":"2026-05-09T20:16:16","modified_gmt":"2026-05-09T23:16:16","slug":"congreso-xxvii-hf2-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sochid.cl\/?p=11905","title":{"rendered":"Congreso XXVII – HF2-2"},"content":{"rendered":"

MODELACI\u00d3N DE PROBLEMAS DIRECTOS E INVERSOS EN HIDRODIN\u00c1MICA DE CANALES MEDIANTE OPERADORES NEURONALES DE FOURIER<\/strong><\/p>\n

JONATHAN POBLETE C\u00c1CERES (1)<\/strong>
\nYARKO NI\u00d1O CAMPOS (2)<\/strong>
\nLUIS ZAMORANO RIQUELME (3)<\/strong><\/p>\n

Esta investigaci\u00f3n eval\u00faa la aplicaci\u00f3n de Operadores Neuronales de Fourier (FNO) en problemas directos e inversos de la modelaci\u00f3n de flujos en canales. A partir de datos de simulaciones num\u00e9ricas de Saint Venant 2D para tres geometr\u00edas de lecho, se optimizaron arquitecturas FNO para doce escenarios num\u00e9ricos experimentales. Un hallazgo importante fue la superioridad de un enfoque puramente basado en datos; la inclusi\u00f3n de una funci\u00f3n de p\u00e9rdida informada por la f\u00edsica no mejor\u00f3 el rendimiento, lo que sugiere que los FNO aprenden impl\u00edcitamente la f\u00edsica subyacente cuando se dispone de datos suficientes. Los modelos demostraron una capacidad excepcional para resolver problemas inversos dimensionales, reconstruyendo con alta fidelidad la batimetr\u00eda del lecho y los par\u00e1metros hidr\u00e1ulicos (R^2 >0.98) a partir de los campos de velocidad, independientemente de la complejidad geom\u00e9trica. Sin embargo, se identificaron dos desaf\u00edos principales en geometr\u00edas complejas: la predicci\u00f3n de componentes de flujo secundarios, como la velocidad transversal, result\u00f3 ser dif\u00edcil y la adimensionalizaci\u00f3n obstaculiz\u00f3 significativamente la resoluci\u00f3n de problemas inversos. El estudio tambi\u00e9n confirma que la arquitectura FNO \u00f3ptima es altamente espec\u00edfica para cada tarea, lo que pone \u00e9nfasis en la necesidad de un ajuste de hiperpar\u00e1metros automatizado para maximizar el rendimiento.<\/p>\n

1 Estudiante de Mag\u00edster, Departamento de Ingenier\u00eda Civil, Universidad de Chile – email: jonathan.poblete@ing.uchile.cl
\n2 Profesor Titular, Departamento de Ingenier\u00eda Civil, Advanced Mining Technology Center (AMTC), Universidad de
\nChile – email: ynino@uchile.cl
\n3 Jefe de Ingenier\u00eda y Desarrollo, Instituto Nacional de Hidr\u00e1ulica – email:luiszamorano@inh.cl<\/p>\n

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\"MODELACI\u00d3N<\/a><\/div>\r\n
\r\n MODELACI\u00d3N DE PROBLEMAS DIRECTOS E INVERSOS EN HIDRODIN\u00c1MICA DE CANALES MEDIANTE OPERADORES NEURONALES DE FOURIER<\/a>\r\n \r\n
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\r\n 103 Downloads
\r\n Detalles<\/a>\r\n <\/div>\r\n
\r\n \r\n \r\n \r\n
Autor:<\/strong><\/td>JONATHAN POBLETE C.<\/td><\/tr>\r\n
Platforms:<\/strong><\/td>Windows 8<\/td><\/tr>\r\n \r\n
Category:<\/strong><\/td>HF22<\/td><\/tr>\r\n
License:<\/strong><\/td>Freeware<\/td><\/tr>\r\n
Fecha:<\/strong><\/td>9 mayo, 2026<\/td><\/tr>\r\n <\/table>\r\n <\/div>\r\n
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