Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Evaluación del desempeño sísmico de la subestructura de un puente continuo de 3 tramos, empleando aisladores elastoméricos y de péndulo de fricción triple(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-06) Talavera Gómez, Alvaro Enrique; Asmat Garaycochea, Christian AlbertoEsta investigación, abordó el estudio referido a la importancia de la correcta elección de sistemas de protección sísmica en puentes basados en aislamiento sísmico, tomando como modelo de estudio el puente existente Freyre, ubicado en el kilómetro 045+000 de la carretera PE – 1S D en el tramo Los Cerillos , Islay ,Mollendo, Ilo, El Pozo, en el distrito de Punta de Bombón, provincia de Islay en el departamento de Arequipa, el cual fue diseñado de manera convencional, es decir, sin considerar el uso de sistemas de protección sísmica. El puente en estudio consiste en tres tramos rectos postensados, de 121.8m en total, compuesto por dos carriles y dos bermas a cada lado del tablero; el tablero lo componen vigas prefabricadas postensadas y losas macizas. La estructura, al estar ubicada en la vía principal anexa a la carretera Panamericana Sur, se clasifica para fines de diseño como una estructura esencial. El objetivo principal de este estudio fue la evaluación de las ventajas y desventajas estructurales, cualitativas y cuantitativas del desempeño sísmico de un puente, obtenidas luego de su protección sísmica, empleando para ello independientemente, aisladores elastoméricos con núcleo de plomo (LRB) y de péndulo de fricción triple (FTP). Para la evaluación de lo citado anteriormente se establecieron tres casos de estudio: a) el puente en su estado actual; es decir, sin protección sísmica, b) el puente considerando la inclusión de un sistema de aislamiento sísmico basado en LRBs, y c) el puente considerando el empleo de FTPs. Para cada uno de los casos antes mencionados, fue necesario llevar a cabo análisis sísmicos estáticos, modales espectrales y de historia en el tiempo no lineales, obteniéndose respuestas referidas a desplazamientos, fuerzas cortantes, momentos flectores, fuerzas de restitución lateral, periodos de vibración y amortiguamientos. En el capítulo denominado análisis comparativo de resultados, se resumen y comparan los resultados provenientes de cada caso de estudio de manera gráfica. Finalmente, en el capítulo denominado conclusiones y recomendaciones se resumen los hallazgos producto de esta investigación.Ítem Texto completo enlazado Evaluación del desempeño sísmico de puentes continuos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-09-22) Vargas Bejarano, Cesar Isidoro; Zegarra Bejarano, LuisEn esta tesis se utilizan dos métodos para la evaluación sísmica de puentes. Los métodos usados son el análisis dinámico incremental y simulación de Montecarlo usando Redes neuronales artificiales para la generación de curvas de fragilidad. El análisis dinámico incremental arroja una base de datos bastante amplia. El tratamiento estadístico utilizado abarca conceptos tanto de estadística descriptiva como inferencial. Así se presentan histogramas, frecuencias relativas acumuladas, valores de centralización, dispersión etc. Desde el punto de vista poblacional se presentan los valores de media y proporción poblacional para muestras pequeñas. Para la media se usó el teorema del límite central con la distribución t-student y para la proporción la distribución normal. El segundo método es un proceso de simulación con Montecarlo usando redes neuronales artificiales. Montecarlo toma la muestra de manera aleatoria, debido a esto para obtener resultados confiables se necesitan muchas simulaciones que conllevaría a un costo numérico muy alto. Por ello se usó las redes neuronales artificiales como “reemplazo” del modelo estructural no lineal. Para lograr esto la red se “entreno” con una base de datos del modelo estructural. Para la regresión se utilizó una red supervisada tipo feedforward (red hacia adelante), con el algoritmo de entrenamiento backpropagation (retropropación). La conclusión del trabajo confirma que con la red neuronal artificial se obtienen errores aceptables demostrando que es un MÉTODO DE REGRESIÓN poderoso para sistemas no lineales. La metodología propuesta demostró ser un método de simulación práctico debido a que usa redes neuronales entrenadas para generar curvas de fragilidad. Esto debido a que las redes neuronales tienen un costo numérico menor a un análisis dinámico no lineal.