Optimización de secciones de vigas y columnas para el cumplimiento de la deriva en edificaciones de concreto reforzado mediante Redes Neuronales Artificiales

Abstract

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.

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.