Aplicación de Redes Neuronales para Aproximar el Desplazamiento de Fluencia en la Cima de Pórticos Sismorresistentes

Abstract

Los métodos actuales de diseño sismorresistentes están basados en desplazamientos, es decir que a partir de los valores límites exigidos a la estructura en cada nivel de desempeño, se calculan los parámetros de resistencia y rigidez que se deben proveer al sistema. En ese proceso de diseño inicial o preliminar, el desplazamiento de fluencia en la cima de un edificio juega un papel principal por ser un parámetro invariante a partir de las dimensiones geométricas y las propiedades del material. En este trabajo se propone una metodología para aproximar el desplazamiento de fluencia en pórticos sismorresistentes que consiste en aproximar los resultados discretos obtenidos con análisis estático no lineal (push-over) mediante redes neuronales. La modelización de la estructura se realiza con un número de variables que son consideradas esencialmente influyentes en la determinación de la respuesta. Se eligen aleatoriamente combinaciones de las variables dentro de sus límites, y para cada una se determina el desplazamiento de fluencia en la cima mediante análisis estático no lineal (pushover).
Luego, con la base de datos y resultados discretos se entrena una red neuronal que permite aproximar en forma continua el desplazamiento de fluencia en todo el dominio de las variables. Se presentan aplicaciones numéricas a pórticos sismorresistentes con diferentes números de pisos y vanos, comparándose los resultados con otras metodologías existentes, mostrando las ventajas y posibilidades de la aproximación con redes neuronales.