Optimización para el predimensionamiento de zapatas aisladas de esquina utilizando Smath Studio
Este trabajo aborda el diseño optimizado de zapatas aisladas de esquina con vigas de conexión, elementos fundamentales en la construcción de edificaciones. La investigación surge de la necesidad de automatizar y mejorar el proceso de diseño de estas estructuras, tradicionalmente realizado de forma m...
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| প্রধান লেখক: | |
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| বিন্যাস: | bachelorThesis |
| ভাষা: | spa |
| প্রকাশিত: |
2024
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| বিষয়গুলি: | |
| অনলাইন ব্যবহার করুন: | https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/18561 |
| ট্যাগগুলো: |
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ট্যাগ যুক্ত করুন | সংক্ষিপ্ত: | Este trabajo aborda el diseño optimizado de zapatas aisladas de esquina con vigas de conexión, elementos fundamentales en la construcción de edificaciones. La investigación surge de la necesidad de automatizar y mejorar el proceso de diseño de estas estructuras, tradicionalmente realizado de forma manual y propensa a errores. La metodología empleada incluyó una exhaustiva revisión bibliográfica, el desarrollo de algoritmos y diagramas de flujo, y su implementación en Smath Studio. El modelo de programación se basa en los métodos propuestos por José Calavera y Pablo Galletero, e incorporando innovadoramente regresiones polinomiales basadas en modelos computacionales de SAFE en la solución de las vigas de conexión. El resultado principal es un software que automatiza el diseño de zapatas aisladas de esquina con vigas de conexión, ofreciendo cálculos precisos y eficientes. El programa incluye una interfaz intuitiva para el ingreso de datos y genera gráficos detallados de las dimensiones y distribución del acero de refuerzo. La validación del software se realizó comparando sus resultados con ejemplos de la literatura y modelos en SAFE, mostrando un error promedio de 6.05%. En conclusión, este software representa una solución innovadora para el diseño de zapatas aisladas de esquina, reduciendo significativamente el tiempo de cálculo y minimizando errores. La herramienta beneficiará a estudiantes y profesionales en ingeniería civil, mejorando la precisión y eficiencia en el diseño de cimentaciones. Además, la metodología aplicada sienta las bases para futuras investigaciones en el campo de las cimentaciones y el uso de machine learning en el diseño estructural. |
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