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Aprendizaje automático para la predicción de vida a fatiga en puentes de acero

Presentamos un marco basado en gradient boosting para predecir la vida a fatiga en detalles soldados de puentes de acero a partir de datos de galgas extensométricas de doce estructuras en servicio. El modelo supera ampliamente la estimación clásica mediante curvas S-N en estructuras no vistas y ofrece atribuciones interpretables coherentes con la mecánica de la fractura. Publicamos el flujo de preprocesado y discutimos su despliegue en sistemas de monitorización estructural.