Optimización del peso en rhinoceros 3d de coberturas metálicas conformadas por armaduras espaciales.

• Autor: Medina Moreno, Keyko Marisol
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de Cajamarca
• Repositorio: UNC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unc.edu.pe:20.500.14074/4718
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14074/4718
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Armaduras espaciales; Rhinoceros 3D; Guide; Modelación paramétrica; Análisis estructural; Optimización; Peso; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00

En este trabajo de investigación se utilizó un programa de diseño paramétrico avanzado, Rhinoceros 3D, que gracias a la interacción con sus complementos Grasshopper, Karamba y Galápagos permiten la creación de un guide (plantilla de usuario) para lograr optimizar el peso de coberturas metálicas conformadas por armaduras espaciales (arcos y viguetas tridimensionales) bajo la restricción de cumplimiento de la Norma de diseño AISC 360-16. Este guide se desarrolló utilizando un proceso de diseño integral: modelación paramétrica, análisis estructural y optimización. Para el primer proceso se utilizó códigos gráficos para definir los elementos tanto para los arcos de viga de celosía (brida superior, brida inferior, diagonales izquierda y derecha, montantes, enlaces superior o inferior) y para las viguetas (brida superior, brida inferior, diagonales izquierda y derecha). En el segundo proceso se definió el material, articulaciones en nodos, combinación de cargas según el método LRFD, las secciones transversales de cada elemento y por último se realizó la optimización de geometría, tamaño y cantidad en base a las consideraciones de diseño de la Norma, verificando que los ratios de diseño de cada elemento sometido a tracción o compresión sean iguales o menores a 1. Como resultado de todo este proceso, aplicado a cuatro casos modelos de coberturas metálicas de campos deportivos, se encontró que el peso se optimiza en un 23.87% en un tiempo promedio de 125 min.