Predicción de la respuesta sísmica de edificaciones con irregularidad torsional empleando el monitoreo de la salud estructural y aprendizaje automático

• Autores: Guizado Caceres, Elvis Daniel, Diaz Figueroa, Miguel Augusto, Isuhuaylas Aguirre, Sergio Manuel
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/2510
• Enlace del recurso: https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/2510
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: grado de irregularidad torsional; monitoreo de la salud estructural; distorsión máxima; simulación numérica; ensayos dinámicos; Seleccionado:degree of torsional irregularity; structural health monitoring; maximum drift; numerical simulation; dynamic tests

Dado el riesgo sísmico que enfrentan los edificios en Perú, el monitoreo de la salud estructural de la infraestructura crítica es esencial. El monitoreo de la salud estructural (SHM, por sus siglas en inglés) se realiza comúnmente en el centro de masa (CM) de los edificios utilizando acelerómetros. Sin embargo, en estructuras con irregularidad torsional, la respuesta máxima no ocurre en el CM debido al efecto de torsión producido por la excentricidad en planta existente entre los centros de rigidez (CS) y masa. Proponemos una metodología para estimar la respuesta máxima en edificios con efectos de torsión utilizando SHM con acelerómetros posicionados en el CM. En la metodología propuesta, se definió el grado de irregularidad torsional para permitir el cálculo de la respuesta sísmica máxima. En consecuencia, se desarrolló un nuevo modelo de aprendizaje automático para predecir el grado de irregularidad torsional utilizando 9,358 simulaciones sísmicas. El modelo de predicción alcanzó un error normalizado del 4.054% en la estimación de la respuesta sísmica máxima. Asimismo, se llevaron a cabo pruebas dinámicas incrementales en una mesa vibratoria con 8 especímenes que presentaban diferentes configuraciones estructurales. Los resultados experimentales se utilizaron para asimilar el modelo desarrollado con los resultados numéricos, obteniéndose así un modelo híbrido de predicción del grado de irregularidad torsional. Finalmente, se propuso una expresión matemática para estimar el grado de irregularidad torsional mediante resultados experimentales, basada en las características estructurales y sísmicas validadas con el modelo híbrido de predicción. La metodología propuesta es importante porque esta herramienta puede proporcionar una evaluación más precisa del estado de las estructuras con irregularidad torsional después de la ocurrencia de un sismo.