Evaluación de la vulnerabilidad sísmica de un edifico de hormigón armado en Loja, mediante PUSHOVER, tiempo historia y metodología probabilística con modelamiento en PYTHON y MATLAB.

En el siguiente proyecto se calcula las curvas de fragilidad para una estructura de 5 losas, con el fin de evaluar la vulnerabilidad frente a los diferentes escenarios sísmicos posibles. Para esto se hace uso de registros nacionales e internacionales, y para capturar la respuesta de la estructura en...

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Main Author: Barcia Ruiz, Kerlly Marianela (author)
Other Authors: Córdova Calle, Alex Ivan (author), Villavicencio Cavero, Luis, Director (author)
Format: bachelorThesis
Published: 2025
Subjects:
Online Access:http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65887
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Description
Summary:En el siguiente proyecto se calcula las curvas de fragilidad para una estructura de 5 losas, con el fin de evaluar la vulnerabilidad frente a los diferentes escenarios sísmicos posibles. Para esto se hace uso de registros nacionales e internacionales, y para capturar la respuesta de la estructura en cada escenario se aplica el método de análisis no lineal dinámico tiempo historia, luego de tener todas las respuestas se establecerá umbrales de daño, que son desplazamientos calibrados en función de la capacidad lateral de la estructura, que permite diferenciar cuatro estados de daño que se alcanzan conforme se incrementa la demanda de desplazamiento, denominados: leve, moderado, extenso y completo. Para calcular las curvas de fragilidad se empleara la metodología de franjas múltiples propuesta por Baker, siendo apropiada para el caso cuando se aplica gran variedad de registros a una estructura sin seguir un patrón IDA de dinámico incremental, sino que se evalúa para la mayor cantidad de escenarios y a esta data observada o resultante de los análisis no lineales se le aplica una corrección denominada de máxima verisimilitud, que ayuda a predecir la máxima probabilidad que tiene la estructura de alcanzar cierto estado de daño. Se elaboran las conclusiones que se obtienen con base a la interpretación de los resultados de las curvas de fragilidad, además se indica criterios importantes para lograr entender que todos estos resultados son directamente lineales entre el buen diseño y comportamiento, mientras más patologías tenga el diseño, más probabilidad logra de conseguir daños mayores.