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Ingeniería sísmica

versión impresa ISSN 0185-092X

Resumen

REYES-HEREDIA, Henry Emmanuel et al. Propuesta de combinación de carga sísmica para la ciudad de México tomando en cuenta diferentes tipos de suelos. Ing. sísm [online]. 2024, n.113, pp.55-80.  Epub 07-Mar-2025. ISSN 0185-092X.  https://doi.org/10.18867/ris.113.637.

En el presente estudio se aborda el impacto que tienen los diferentes tipos de suelo de la ciudad de México en la confiabilidad y costos durante la vida útil de edificios de concreto reforzado al utilizar diversos factores de carga sísmicos propuestos. El objetivo de este estudio es proponer el uso de una combinación de carga sísmica óptima que mejore la confiabilidad estructural para edificios de distintos niveles, tomando en cuenta el costo durante su vida útil. La metodología utilizada es aplicada a edificios de concreto reforzado (C/R) de 4, 6, 8, 10, 12 y 15 niveles que están ubicados sobre distintos tipos de suelos de la Ciudad de México. La confiabilidad estructural, así como el desempeño sísmico se obtienen usando métodos probabilísticos que integran las curvas de fragilidad y la tasa anual de excedencia de diferentes niveles de daño de la estructura. Para obtener las tasas de excedencia, se emplean las redes neuronales artificiales para simular las curvas de peligro de demanda estructural. Un análisis de costos durante la vida útil de las estructuras es realizado integrando el costo inicial y los costos por daños causados a los edificios ante posibles futuras demandas sísmicas. Los costos durante la vida útil obtenidos de los edificios diseñados con las combinaciones de carga propuestas, así como las tasas de excedencia para un daño igual a d=0.015, son comparados contra los costos y tasas de los edificios diseñados con la combinación de carga sísmica del reglamento analizado. Finalmente, se obtienen las combinaciones de carga óptimas para los diferentes tipos de suelo en función del análisis realizado.

Palabras llave : edificios de concreto; confiabilidad estructural; factores de carga; costos vida útil; redes neuronales artificiales.

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