Resumen

Se investigan los efectos de diferentes parámetros en los muros de cortante de chapa de acero (SPSW). Los parámetros estudiados son el espesor de la chapa, la ubicación de la abertura, el espesor de los rigidizadores diagonales y el espesor del rigidizador circular. La capacidad de carga del SPSW se estudia bajo carga estática utilizando análisis geométricos y de materiales no lineales en ABAQUS y se verifican los resultados de simulación obtenidos. Se propone una red neuronal artificial (RNA) para modelizar los efectos de estos parámetros. De acuerdo con los resultados, el rigidizador circular tiene más efecto en comparación con los rigidizadores diagonales. Sin embargo, el espesor de la placa tiene el efecto más significativo en el comportamiento del SPSW. Los resultados muestran que el mejor lugar para la ubicación de la apertura es el centro del SPSW. Se utilizó la red neuronal MLP (Multilayer perceptron) para predecir la carga máxima en el SPSW con apertura. Los valores de carga máxima predichos utilizando el modelo MLP propuesto se compararon con los datos validados simulados. Los resultados obtenidos muestran que el modelo RNA propuesto ha alcanzado un buen acuerdo con los datos simulados validados, con un coeficiente de correlación superior a 0,9975. Por tanto, el modelo propuesto es una herramienta útil, fiable, rápida y barata para predecir la carga máxima en SPSW.

• Materias:Electroquímica Corriente dinámica híbrida Termomecánica Sistemas ciberfísicos
• Subjects:Electrochemistry Hybrid dynamic current Thermomechanics Cyber-physical systems
• Palabras claves:SPSW, espesor, resultados, rigidizador circular, rigidizadores diagonales, carga máxima, muro cortante de chapa de acero, red neuronal artificial, valores de carga máxima, efectos
• Keywords:SPSW, thickness, results, circular stiffener, diagonal stiffeners, maximum load, steel plate shear wall, artificial neural network, maximum load values, effects