Predicción de la resistencia al corte de la articulación de la articulación viga-columna RC sometida a carga sísmica utilizando una red neuronal artificial
DOI:
https://doi.org/10.7770/safer-V10N1-art2490Resumen
Las juntas BC (viga-columna) son ubicaciones críticas en los marcos RC sometidos a un severo ataque sísmico. La falla de la junta que es de tipo cortante no es un comportamiento estructural apreciable. El presente estudio propone un modelo de red neuronal artificial para la resistencia al corte de las conexiones exteriores reforzadas de BC. ANN es un componente de inteligencia artificial que imita las características del cerebro humano y aprende de experiencias previas y recientemente ha ganado popularidad en el área de la ingeniería civil. Se establece un conjunto de datos de las dimensiones de la muestra, las propiedades del material, el área de refuerzo utilizada en el modo de viga y columna y de falla a partir de investigaciones experimentales pasadas en juntas BC sujetas a cargas de tipo sísmico y seutilizan para el modelado ANN. El modelo ANN se desarrolla con once parámetros de entrada para predecir la resistencia al corte de las juntas exteriores BC. El modelo propuesto se compara con la ecuación dada en los códigos de diseño y la fórmula empírica. El modelo ANN propuesto ha predicho la resistencia al corte con mayor precisión. Por lo tanto, el modelo ANN propuesto se puede utilizar para la predicción de la resistencia al corte de la junta de juntas BC exteriores de hormigón armado sometidas a carga sísmica.
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