Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Diseño sismorresistente en acero de pórticos ordinarios concéntricamente arriostrados (OCBF) con losas colaborantes en entrepiso destinado a un policlínico categoría A1 de cuatro niveles en zona sísmica Z2
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-02) Tamay Campos, Alexander Samuel; Mejía Trejo, Paulo Israel
    El objetivo principal de la presente tesis es realizar el diseño sismorresistente integral de un edificio en zona Z2 con el uso de pórticos ordinarios concéntricamente arriostrados (OCBF) con losas colaborantes en entrepiso destinado a un policlínico tipo A1 capaz de soportar todas las solicitaciones de las normas nacionales e internacionales, el área del terreno es de 304 m2. Respecto a la estructura, se empleará en tu totalidad perfiles W para el marco estructural y perfil tubular para arriostres. Además, constará con entrepisos de losas colaborantes de 11 cm de espesor, donde la tabiquería móvil permitirá dividir ambientes. El policlínico se encuentra en la ciudad de Chota (zona sísmica Z2), posicionada sobre un suelo grava rocosa (S1). La importancia de esta tesis recae en presentar un diseño de un centro de salud con un modelo sismorresistente, reglamentada por la NTE E.030, constituido por elementos estructurales de acero, reglamentada por la NTE E.090 y AISC 360-16. El diseño se realiza con columnas simplemente apoyadas, con la finalidad que todas las fuerzas sísmicas fueran disipadas por los arriostres y que las columnas no fallen, de ahí su diseño por capacidad. Finalmente, se analizarán los resultados y así obtener las conclusiones más acertadas del diseño, y recomendaciones para investigaciones futuras que puedan complementar la tesis.
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    Identificación de edificaciones colapsadas mediante imágenes satelitales, curvas de fragilidad, mapas de demanda y redes neuronales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-09) Portillo Cazorla, Aymar Raúl; Moya Huallpa, Luis Angel
    Esta tesis presenta un método innovador para identificar con rapidez las áreas afectadas por sismos. El método se distingue por su capacidad para operar con información limitada y aún así obtener resultados precisos. Utiliza una combinación de imágenes satelitales previas y posteriores al evento, inventarios de edificaciones, curvas de fragilidad, mapas de demanda sísmica y muestras etiquetadas recopiladas poco después del desastre. La característica central del método es su uso de redes neuronales que con una mínima cantidad de muestras etiquetadas, tan pocas como seis, como se demostró en el terremoto de Kumamoto de 2016, pueden clasificar grandes cantidades de datos sobre la fragilidad de las edificaciones en las áreas afectadas. Estas muestras se obtienen de fuentes verificables, se geolocalizan y se registran para su uso en la calibración de la red neuronal, lo que permite una evaluación rápida y precisa de áreas colapsadas. Los resultados obtenidos con este enfoque han demostrado ser efectivos, alcanzando una precisión promedio del 87% en el terremoto de Kumamoto de 2016 y del 82% en el terremoto de Turquía-Siria de 2023. El método destaca por su capacidad para analizar áreas extensas de manera eficiente, lo que lo hace ideal para ser utilizado como parte de la respuesta inmediata tras sismos importantes. Aunque el método es funcional y rápido, se han identificado oportunidades para mejoras futuras. Por ejemplo, es necesario optimizar la arquitectura de la red neuronal y evaluar el impacto del número de muestras etiquetadas utilizadas para la calificación. Además, probar el método en diversos contextos es crucial para validar su versatilidad y detectar posibles deficiencias que pueden ser corregidas posteriormente.