Optimización de vigas preesforzadas tipo cajón para puentes continuos
ilustraciones, gráficas, tablas
- Autores:
-
Cruz Avilés, Eduard Yeison
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- 620 - Ingeniería y operaciones afines::624 - Ingeniería civil
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Reconocimiento 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Vallecilla Bahena, Carlos Ramíroc8167bcb3cc9468ff2c280c50e7e9b69Castro Silva, Carlos Arturo1f782d1f3c42002f879b121ddd67376fCruz Avilés, Eduard Yeisone066c74998076109f9468ad4433158c7Análisis, Diseño y Materiales Gies2022-06-08T19:52:26Z2022-06-08T19:52:26Z2021-10-15https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81539Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, gráficas, tablasEl proceso habitual de diseño de puentes demanda grandes cantidades de tiempo y experticia del diseñador. Con el fin de obtener un diseño económico, seguro y funcional, en el presente estudio se desarrolló una herramienta computacional en el lenguaje de programación MATLAB R2019b que permite la optimización de vigas continuas tipo cajón mediante algoritmos genéticos con brecha generacional, técnica metaheurística inspirada en el proceso de selección natural. La verificación de la sección se efectuó utilizando como referencia la Norma Colombina de Diseño Sísmico de Puentes, considerando elementos total y parcialmente preesforzados, que se tensionan en una sola etapa. Como mecanismos de selección se utilizaron: selección por ruleta (RWS), selección aleatoria (RAND), selección por muestreo estocástico (SUS) y selección por torneo (TOUR), para el operador de cruce se evaluaron: cruce en 2 puntos, cruce plano y cruce uniforme. Finalmente, para la validación del algoritmo se empleó como referencia un caso real, de un puente ubicado en la ciudad de Villavicencio, donde, la solución óptima empleó elementos con preesforzado parcial. (Texto tomado de la fuente).The usual bridge design process requires large amounts of time and expertise from the designer. To obtain an economic, safe, and functional design, in this study a computational tool was developed in the MATLAB R2019b programming language that allows the optimization of continuous box girder by genetic algorithms with generational gap, a metaheuristic technique inspired by the natural selection process. The verification of the section was carried out using as a reference the Norma Colombiana de Diseño Sísmico de Puentes, considering elements full and partial prestressed, jacked in a single stage. As selection mechanisms were used: roulette wheel selection (RWS), random selection (RAND), stochastic universal sampling (SUS) and tournament selection (TOUR), for recombination were used: two-point crossing, flat crossing, and uniform crossing. Finally, for validation, a real case was used as a reference, of a bridge located in Villavicencio city, where the optimal solution used elements with partial prestressed.MaestríaMagíster en Ingeniería - EstructurasDiseño estructuralxxii, 166 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - EstructurasDepartamento de Ingeniería Civil y AgrícolaFacultad de IngenieríaBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá620 - Ingeniería y operaciones afines::624 - Ingeniería civilComputer-aided DesignGirdersHighway bridgesDiseño con ayuda de computadorVigasPuentes de carreteraPuentes continuosOptimizaciónAlgoritmos genéticosPreesforzado parcialContinuous bridgesGenetic algorithmsOptimizationPartial prestressedOptimización de vigas preesforzadas tipo cajón para puentes continuosOptimization of box girder sections for continuous pre-stressed bridgesTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMAbdel Nour, N., Vié, D., Chateauneuf, A., Amziane, S., & Kallassy, A. (2021). Dimensioning of partially prestressed concrete beams, optimization of T-shaped section with heels. Engineering Structures, 235(May 2020). https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2021.112054ACI-ASCE joint Committee 323. (1958). Tentative Recommendations for Prestressed Concrete. ACI, 54, 545–578American association of state highway and transportation officials. (2012). AASHTO LRFD BRIDGE DESIGN SPECIFICATIONS (6th ed.)Arranz de la Peña, J., & Parra Truyol, A. (2012). Algoritmos genéticos. Manual de Computação Evolutiva e Metaheurística, 25–47. https://doi.org/10.14195/978-989-26-0583-8_1Au, F. T. K., & Du, J. S. (2004). Partially prestressed concrete. Progress in Structural Engineering and Materials, 6(2), 127–135. https://doi.org/10.1002/pse.168Back, T., Hammel, U., & Schwefel, H. P. (1997). Evolutionary computation: Comments on the history and current state. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1), 3–17. https://doi.org/10.1109/4235.585888Barker, R. M., & Puckett, J. 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