Modelación y análisis no lineal de muros estructurales de hormigón armado

Autor: María J. Echeverría-Landeta, Rosita Jünemann-Ureta, Abbie B. Liel
Rok vydání: 2022
Zdroj: Investigación y Desarrollo. 15:73-89
ISSN: 2631-2557
1390-5546
DOI: 10.31243/id.v15.2022.1594
Popis: El daño severo y el colapso de edificios de muros de hormigón armado (HA) observado en terremotos recientes en Chile (2010) y Nueva Zelanda (2011) mostraron que los muros de HA no se desempeñaron acorde a la exigencia de los códigos de ambos países. En este contexto es necesario intensificar los esfuerzos de investigación hacia simulaciones más precisas de los indicadores de daños, particularmente de los parámetros de demanda ingenieril local, como deformaciones del material, que son fundamentales para la aplicación del método de ingeniería sísmica basada en desempeño. El objetivo principal de este estudio es proponer un modelo analítico no lineal capaz de simular la respuesta de muros aislados de hormigón armado a nivel global y local. Este trabajo comparó diferentes parámetros de respuesta obtenidos del análisis no lineal de muros de HA sometidos a cargas cíclicas, mediante modelos de elementos finitos desarrollados en el programa DIANA. El enfoque de modelado se validó con datos experimentales de dos muros de HA. Se realizó también un análisis de sensibilidad de los parámetros de respuesta sísmica a las variables de modelado inciertas como la energía de fractura en compresión del hormigón no confinado y confinado, entre otras. Los modelos analíticos capturaron adecuadamente la relación fuerza lateral-desplazamiento, la degradación de la rigidez y el perfil de deformaciones verticales en la base de los muros para diferentes niveles de demanda. El análisis de sensibilidad indicó que la dispersión de la respuesta local es mayor que la dispersión en la respuesta global, al considerar diferentes parámetros de modelado. La dispersión aumenta a medida que aumenta el nivel de demanda. Artículo recibido: 7 de octubre de 2021 Artículo aceptado: 18 de noviembre de 2021
Databáze: OpenAIRE
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