Optimización de secciones de vigas y columnas para el cumplimiento de la deriva en edificaciones de concreto reforzado mediante Redes Neuronales Artificiales
RESUMEN: Este artículo presenta los resultados del uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la estimación de secciones óptimas de vigas y columnas en concreto reforzado en edificaciones aporticadas simétricas de 1 a 6 pisos teniendo en cuenta los requisitos mínimos exigidos en la NSR-10 relac...
- Autores:
-
Riveros Jerez, Carlos Alberto
Riveros Jerez, Javier Enrique
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/5484
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/5484
- Palabra clave:
- Redes neurales (informática)
Diseño sísmico
Edificaciones
Concreto reforzado
Universidad de Antioquia. Facultad de Ingeniería - Producción intelectual
Universidad de Antioquia. Facultad de Ingeniería - Profesores - Artículos
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- openAccess
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RESUMEN: Este artículo presenta los resultados del uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la estimación de secciones óptimas de vigas y columnas en concreto reforzado en edificaciones aporticadas simétricas de 1 a 6 pisos teniendo en cuenta los requisitos mínimos exigidos en la NSR-10 relacionados con la deriva y el diseño sísmico. Además se estudió la sensibilidad de la deriva respecto a los valores de dimensiones de vigas y de columnas, para que una vez se tenga una mejor comprensión de dicha relación, se puedan obtener diseños óptimos de manera más rápida, sencilla y confiable en comparación con los procedimientos utilizados actualmente. |
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Riveros Jerez, Carlos AlbertoRiveros Jerez, Javier Enrique2016-11-19T00:50:16Z2016-11-19T00:50:16Z2014J. Arcila, C. A. Riveros and J. E. Riveros, "Optimización de secciones de vigas y columnas para el cumplimiento de la deriva en edificaciones de concreto reforzado mediante Redes Neuronales Artificiales", Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia, no. 70, pp. 34-44, 2014.0120-6230http://hdl.handle.net/10495/54842422-2844RESUMEN: Este artículo presenta los resultados del uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la estimación de secciones óptimas de vigas y columnas en concreto reforzado en edificaciones aporticadas simétricas de 1 a 6 pisos teniendo en cuenta los requisitos mínimos exigidos en la NSR-10 relacionados con la deriva y el diseño sísmico. Además se estudió la sensibilidad de la deriva respecto a los valores de dimensiones de vigas y de columnas, para que una vez se tenga una mejor comprensión de dicha relación, se puedan obtener diseños óptimos de manera más rápida, sencilla y confiable en comparación con los procedimientos utilizados actualmente.ABSTRACT: This article presents the application of Artificial Neural Networks (ANN) to estimate optimal sections of beams and reinforced concrete columns for symmetric framed buildings with 1-6 floors taking into consideration the minimum requirements of the NSR-10 related with drift and seismic design. It is also studied the sensitivity of drift to the values of dimensions of beams and columns providing a better understanding of this relationship in order to obtain optimal designs more quickly, easily and reliably as compared to current used procedures.10application/pdfspaUniversidad de Antioquia, Facultad de IngenieríaMedellín, Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Redes neurales (informática)Diseño sísmicoEdificacionesConcreto reforzadoUniversidad de Antioquia. Facultad de Ingeniería - Producción intelectualUniversidad de Antioquia. Facultad de Ingeniería - Profesores - ArtículosOptimización de secciones de vigas y columnas para el cumplimiento de la deriva en edificaciones de concreto reforzado mediante Redes Neuronales ArtificialesOptimization of beam and column sections for compliance drift of reinforced concrete buildings using Artificial Neural NetworksArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionRev. Fac. Ing. Univ. 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