Resumen

Para prevenir el fallo por despegue de vigas de concreto reforzadas con FRP (polímero reforzado con fibra), la mayoría de códigos proponen modelos para limitar la deformación por despegue de los refuerzos de FRP. Sin embargo, solo se consideran algunos factores que afectan el fallo por despegue en los modelos. Los resultados experimentales muestran que estos modelos no pueden evaluar con precisión la deformación por despegue y presentan una gran variabilidad. Con el fin de mejorar la precisión en la predicción de la deformación por despegue de vigas de concreto reforzadas con FRP, se desarrolló un modelo de red neuronal BP basado en el algoritmo de búsqueda de gorriones (SSA). Para predecir la deformación por despegue de los refuerzos de FRP, el modelo de red neuronal establecido fue entrenado y simulado con datos experimentales. Los resultados muestran que el coeficiente de variación del presente modelo de red neuronal SSA-BP es del 13%. Los principales factores que afectan la

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Frp; Vigas rc; Limitación de la deformación de desprendimiento; Modelo de red neuronal; Resistencia del concreto; Relación de refuerzo
• Keywords:Frp; Rc beams; Debonding strain limitation; Neural network model; Concrete strength; Reinforcement ratio