Identificación de daño sísmico en estructuras de edificios
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El interés por la fiabilidad de las estructuras de edificios de importancia (hospitales, centros de telecomunicación, etc. ) tras un terremoto ha ido aumentando en los últimos años, sobre todo tras descubrirse edificios dañados por los últimos seísmos que, aparentemente, estaban intactos y que, además, habían sido diseñados según las normas más modernas. Se hace entonces necesario el desarrollo de métodos de monitorizado estructural que permitan disponer de un diagnóstico rápido del edificio para tomar las decisiones adecuadas, sobre todo cuando no hay daño aparente. En la presente tesis se desarrolla una metodología que permite identificar el nivel de daño por zonas en un edificio inmediatamente después de un terremoto. Esta metodología, utiliza información modal procedente de los sensores colocados en la estructura junto con redes neuronales para dar un índice de daño, teniéndose en cuenta las variaciones de masa de la estructura con el tiempo. Los datos para el entrenamiento de las redes se obtienen de un modelo de elementos finitos que se ajusta a las variables disponibles para garantizar la unicidad. Se propone un método basado en frecuencias naturales y otro que además incluye modos y para cada uno se realiza una simulación numérica de la metodología en un edificio de oficinas, tratando a las variables de salida de forma estadística. Se analizan los resultados del ajuste de las redes, la sensibilidad de algunas variables y la influencia de los errores de estimación modal en la predicción del índice de daño. Los resultados muestran una buena precisión de los dos métodos, con buen ajuste de las variables en casi todos los casos, que se traduce en buenos resultados del índice de daño estimado. El análisis de sensibilidad pone de manifiesto la crucial importancia de las variaciones de masa y el ajuste de la rigidez de los pilares para conseguir resultados fiables. (…)
El interés por la fiabilidad de las estructuras de edificios de importancia (hospitales, centros de telecomunicación, etc. ) tras un terremoto ha ido aumentando en los últimos años, sobre todo tras descubrirse edificios dañados por los últimos seísmos que, aparentemente, estaban intactos y que, además, habían sido diseñados según las normas más modernas. Se hace entonces necesario el desarrollo de métodos de monitorizado estructural que permitan disponer de un diagnóstico rápido del edificio para tomar las decisiones adecuadas, sobre todo cuando no hay daño aparente. En la presente tesis se desarrolla una metodología que permite identificar el nivel de daño por zonas en un edificio inmediatamente después de un terremoto. Esta metodología, utiliza información modal procedente de los sensores colocados en la estructura junto con redes neuronales para dar un índice de daño, teniéndose en cuenta las variaciones de masa de la estructura con el tiempo. Los datos para el entrenamiento de las redes se obtienen de un modelo de elementos finitos que se ajusta a las variables disponibles para garantizar la unicidad. Se propone un método basado en frecuencias naturales y otro que además incluye modos y para cada uno se realiza una simulación numérica de la metodología en un edificio de oficinas, tratando a las variables de salida de forma estadística. Se analizan los resultados del ajuste de las redes, la sensibilidad de algunas variables y la influencia de los errores de estimación modal en la predicción del índice de daño. Los resultados muestran una buena precisión de los dos métodos, con buen ajuste de las variables en casi todos los casos, que se traduce en buenos resultados del índice de daño estimado. El análisis de sensibilidad pone de manifiesto la crucial importancia de las variaciones de masa y el ajuste de la rigidez de los pilares para conseguir resultados fiables. (…)
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Tesis 2004-084
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