evaluación del comportamiento estructural de los edificios

Anuncio
SEMINARIO 9. Seguridad y accesibilidad: Criterios y
aplicación a edificios existentes
Madrid. 08-05-2013
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO
ESTRUCTURAL DE LOS EDIFICIOS
Peter Tanner. Carlos Lara
f(X)
Información
actualizada
Información
previa
X
Evaluación ¿por qué?
ANOMALÍAS OBSERVADAS EN UNA INSPECCIÓN
“Tiene mala pinta”
Evaluación
Evaluación ¿por qué?
FIN DEL PERIODO DE USO PREVISTO
Evaluación
Evaluación ¿por qué?
CAMBIO DE USO
Evaluación
Evaluación ¿por qué?
ERRORES DE EJECUCIÓN
Evaluación
Evaluación ¿por qué?
COMPORTAMIENTO NO SATISFACTORIO EN SERVICIO
THE WALL
Evaluación
Evaluación ¿por qué?
DAÑOS VISIBLES
Evaluación
Evaluación ¿por qué?
INCIDENTES
Socavación
+
Cambio de uso
Ensanche plataforma
15
1.5
70m
7.0
15
1.5
Plataforma
Arco
Evaluación
Tímpanos
Evaluación ¿por qué?
NUEVOS CONOCIMIENTOS
Refuerzos soldados:
Fragilización
Entrada en vigor de
una nueva normativa
Evaluación
Dudas
CUESTIONES FUNDAMENTALES

¿ Cuál es la fiabilidad ?

¿ Es suficiente esta fiabilidad ?

i ió ?
¿ Có
Cómo se ll
llega a una d
decisión
–
¿ Quién decide ?
–
¿ Cómo se defiende la decisión ?
Dudas
ADOPCIÓN DE DECISIONES
–
Tarea fundamental del ingeniero
–
En relación con estructuras existentes:
¿Tiene la estructura una fiabilidad adecuada para las
condiciones de uso actuales y futuras?
–
Decisiones equivocadas pueden tener
consecuencias importantes:
No hacer nada
Sobre – reacción
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO
ESTRUCTURAL DE LOS EDIFICIOS
Motivación
Evaluación vs. dimensionado
Fiabilidad estructural
Evaluación cuantitativa
Propuesta
p
de normalización
Observaciones finales
f(X)
X
–
–
–
–
–
–
Evaluación vs. dimensionado

Estructuras
Existentes
Nuevas
Información
disponible
Características
“determinables”
Características
supuestas
Fiabilidad
depende de
Info. disponible;
Conocimientos
Variables según
normas
Fiabilidad
 subjetiva
 +/-objetiva
Diferencia fundamental reside en el estado de la
información
Subjetividad de la información
EJEMPLO
–
Probeta de hormigón de una estructura existente
–
Grupo de expertos debe estimar
su resistencia antes del ensayo
–
Interrogatorio
¿ Quién cree que
¿ Quién cree que
¿ Quién cree que
¿ Quién cree que
¿ Quién cree que
¿ Quién cree que
...
¿ Quién cree que
 ci  10 N mm2 ?
 ci  15 N mm2 ?
 ci  20 N mm2 ?
 ci  25 N mm2 ?
 ci  30 N mm2 ?
 ci  35 N mm2 ?
 1 Experto (Pesimista)
 3 Expertos
 ci  65 N mm2 ?
 1 Experto (Optimista)
Subjetividad de la información
EJEMPLO
–
Representación de los resultados: Histograma
Votos / Clase
Pesimista
Optimista
N/mm2
20 30 40 50 60 70
–
Resultados reflejan la opinión de los expertos,
no la resistencia
–
¿Cómo cambiaría la opinión en
función de información previa?
2
e.g.  c1  50 N mm para 1ª probeta
Subjetividad de la información
TIPOS DE INFORMACIÓN
–
Información objetiva
Velocidad Viento
Gumbel Probability Plot
6
5
fY
Resistencia Acero
–
y
3
-log(-log(F))
– Establecida en mediciones / ensayos
– Libre de interpretación
– Reproducible
f (f )
4
2
1
0
-1
-2
-3
30
40
50
60
70
X
80
90
100
110
fy
Información subjetiva
– Estimaciones de expertos
– Información objetiva  Evaluación  Información subjetiva
ffY(fy)
Diferentes modelos estocásticos
para la misma información
Datos experimentales
fy
Recordatorio


Estructuras
Existentes
Nuevas
Información
disponible
Características
“determinables”
Características
supuestas
Fiabilidad
depende de
Info. disponible;
Conocimientos
Variables según
normas
Fiabilidad
 subjetiva
 +/-objetiva
Diferencia fundamental: estado de la información
Evaluación por fases
Evaluación por fases
ANALIZAR MÁS PARA INTERVENIR MENOS
OBRA EN SU ENTORNO
EXIGENCIAS DE UTILIZACIÓN
ESCENARIOS DE RIESGO
ACTUALIZACIÓN
INFORMACIÓN
HIPÓTESIS
Verificación
ELU
Verificación
ELS
Verificación
FATIGA
Evaluación por fases
ACTUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN
– Acciones
– Permanentes: determinación directa
– Climáticas: Qk en función del periodo de uso
Periodo de retorno para Qk
2 años
5 años
10 años
50 años
Gumbel Probability Plot
6
5
4
3
-log(-log(F))
Periodo de uso
< 3 días
< 3 meses
< 1 año
> 1 año
2
1
0
-1
-2
-3
30
40
50
60
70
X
80
90
100
110
– Variables de uso:
en función del uso
Evaluación por fases
ACTUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN
– Resistencia
– Materiales: ensayos representativos
– Dimensiones secciones: mediciones
– Mecanismos de deterioro: mediciones
– Comportamiento estructural
– Deformaciones: mediciones
– Tensiones: mediciones
 Calidad del análisis no puede ser mejor que la
calidad de la información
Evaluación por fases
ANALIZAR MÁS PARA INTERVENIR MENOS
Lógico, pero ...
Dos accidentes para convencer de la necesidad
de realizar sondeos
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO
ESTRUCTURAL DE LOS EDIFICIOS
Motivación
Evaluación vs. dimensionado
Fiabilidad estructural
Evaluación cuantitativa
Propuesta
p
de normalización
Observaciones finales
f(X)
X
–
–
–
–
–
–
Representación probabilista
ALEATORIEDAD DE VARIABLES BÁSICAS
–
Variables que intervienen en análisis son aleatorias
 no se pueden fijar de manera determinista
–
Ejemplo: variabilidad del límite elástico del acero
– Muestra de n resultados experimentales  estadística
– Probabilidad de que variable X sea inferior / igual a
determinado valor, x  Función de Distribución: FX(x)
– Intensidad de probabilidad corresp. a valor x  FDP: fX(x)
FDP
F
Función
ió ajustada
j
d
Datos experimentales
FfY(fy)
1.0
ffY(fy)
fy
Di ib ió
Distribución
fy
Representación probabilista
FUENTES DE INCERTIDUMBRE RELEVANTES
–
Variabilidad natural (por ejemplo: límite elástico)
–
Errores de estimación debidos a datos estadísticos
incompletos
–
Imperfecciones de los modelos
 Falta de conocimientos sobre
ciertos fenómenos
 Modelos simplificados
–
Errores humanos
Representación probabilista
CONSECUENCIAS DE LAS INCERTIDUMBRES
–
Parámetros que intervienen en un análisis
estructural son variables en el espacio y el tiempo
–
Seguridad estructural no es determinista
–
Seguridad se mide en términos de fiabilidad
–
Fiabilidad se determina mediante métodos
probabilistas teniendo en cuenta incertidumbres
fR,E (r,e)
R*
R
seguro
Punto de dimens
dimens.
fallo
0
E*
E
Representación probabilista
EL PROBLEMA G = R – E
–
Seguridad estructural expresada en términos de
variables básicas a través de la Función de EL
–
Seguridad se define mediante el requisito
G  R E  0
–
Probabilidad de fallo
Pf  PE  R    PE  x  PR  x 
Probabilidad de que
ExyRx
R
para todos los posibles
Ex  E
E
Representación probabilista
EL PROBLEMA G = R – E
–
Para distribuciones de probabilidad
continuas de R y E:
fR(r),
(r) fE(e)

R
Pf   fE x   FR x dx

FR(x)
E
fE(x)
R, E
x dx
–
Objetivo: calcular
volumen de zona de
fallo para densidad
de probabilidad de
0
G=R–E
fR,E
(r e)
R E (r,e)
R*
R
seguro
g
Punto de dimens.
fallo
E*
E
Representación probabilista
EL PROBLEMA G = R – E
–
Índice de fiabilidad 
R
R
R–E>0
Punto de
dimensionado

R*
R–E<0
E
E E*

R  E
R 2  E 2
 Pf     
Representación probabilista
VERIFICACIONES
–
Casos generales: evaluación de integrales que
expresan Pf, utilizando técnicas FORM / SORM o de
simulación
Pf  PgX 1, X 2 , ..., X n   0
–
Estructura segura si
Pf  Pf ,adm
d
fR,E
(r e)
R E (r,e)
R*
  req
Análisis de riesgo
 Seminario 6
R
seguro
g
Punto de dimens.
fallo
0
E*
E
Representación mediante el método de los coeficientes parciales
RAZÓN DE SER DE LOS MÉTODOS PROBABILISTAS
IMPLÍCITOS
–
Métodos probabilistas son poco adecuados para la
práctica diaria
–
Falta de información para caracterizar
estadísticamente las variables
–
Aplicación de métodos probabilistas resulta
laboriosa
–
Presiones: plazos, presupuesto

Normas estructurales basadas en
método de coeficientes parciales:
método probabilista implícito
Representación mediante el método de los coeficientes parciales
FORMATO DE VERIFICACIÓN DEL PROBLEMA G = R – E
–
Valores de cálculo de las variables
E d   E  Ek
Rd 
f(E), f(R)
Rk
R
Ed
Rd
R
–
Estructura segura si
Ed  R d
 E  Ek 
E
E, R
Rk
R
mE
mR
Ek Rk
Representación mediante el método de los coeficientes parciales
RELACIÓN ENTRE ENFOQUES IMPLÍCITO Y EXPLÍCITO
–
Vínculo entre los métodos: punto de dimensionado
X d   X  Xk  X *
fR,E (r,e)
R*
implícito explícito
R
fallo
0
f(X)
E*
sX
X*
Xd = X·Xk
mX Xk
X
seguro
P t de
Punto
d dimens.
di
E
X*
valor de la variable básica
en el punto de dimensionado
Xk
valor característico de X
X
coeficiente parcial
Representación mediante el método de los coeficientes parciales
RELACIÓN ENTRE ENFOQUES IMPLÍCITO Y EXPLÍCITO
–
Punto de dimensionado es el punto de fallo más
probable
–
Valor de la variable Xi en este punto depende de
–
–
–
–
–
Función de distribución
Parámetros de la variable Xi
Índice de fiabilidad 
Factor de sensibilidad i
Ejemplos
f(X)
– Distribución N
x i*   i 1  i    Vi 
sX
X*
Xd = X·Xk
– Distribución LN
x i*   i  exp i    Vi 
X
mX Xk
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO
ESTRUCTURAL DE LOS EDIFICIOS
Motivación
Evaluación vs. dimensionado
Fiabilidad estructural
Evaluación cuantitativa
Propuesta
p
de normalización
Observaciones finales
f(X)
X
–
–
–
–
–
–
Ejemplo
OBRA CON CAMBIO DE USO
Edificio de viviendas
kN
qnom = 2
m2
Normativa original
Pf,adm,original
Edificio de oficinas
kN
qnom = 3
m2
Normativa actual
Pf,adm,actual = Pf,adm,original
Evaluación
Ejemplo
VIGA DE FORJADO
A
sobrecarga
qnom
cargas perman.
gp,nom
peso propio losa gfl,nom
peso propio viga
iga gc,nom
= 15.0 kN/m
= 5.0 kN/m
= 15.0 kN/m
= 4.1
4 1 kN/m
A
8.00
cargas
sin conexión de
esfuerzos rasantes
forjado
A-A
0.52
fc,nom = 25 N/mm2
0.03
As = 1885 mm2
fy,nom = 500 N/mm2
0.30
Procedimiento por fases
INICIO
MODELOS
ACTUALIZADOS
·Adquisición
Ad i i ió d
datos
t
·Ajuste modelos
VALIDACIÓN DE
INFORMACIÓN
·Inspección visual
ANÁLISIS
DETERMINISTA
·E,R: modelos a priori
·Normas en vigor
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R:modelos actualiz.
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R: modelos a priori
apriorinorma
Ed Rd
?
?
no
si
actnorma
no
?
INTERVENCIÓN
no
si
si
MANTENIMIENTO
Análisis determinista
INICIO
MODELOS
ACTUALIZADOS
·Adquisición datos
·Ajuste modelos
VALIDACIÓN DE
INFORMACIÓN
·Inspección visual
ANÁLISIS
DETERMINISTA
·E,R: modelos a priori
·Normas en vigor
Ed Rd
?
si
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R: modelos actualiz.
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R: modelos a priori
no
apriorinorma
?
si
actnorma
no
?
INTERVENCIÓN
no
si
MANTENIMIENTO
Efectos de las acciones
– Edificio de oficinas
– Geometría validada
– G, Q, E según EN
Resistencia
– Geometría validada
– fc,nom, fy,nom disponibles
– R según EN
Análisis determinista
MECANISMO DE ROTURA CRÍTICO
Ed  R d
rdet 

E d   E  Enom
con
Rd
Ed
Rd 
y
R nom
R
 1 fiabilidad verificada
 1 fiabilidad sin verificar

rdet,min = 0.82
Análisis probabilista con modelos a priori
INICIO
MODELOS
ACTUALIZADOS
·Adquisición
Ad i i ió d
datos
t
·Ajuste modelos
VALIDACIÓN DE
INFORMACIÓN
·Inspección visual
ANÁLISIS
DETERMINISTA
·E,R: modelos a priori
·Normas en vigor
apriorinorma
Ed Rd
?
si
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R:modelos actualiz.
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R: modelos a priori
?
no
si
actnorma
no
?
INTERVENCIÓN
no
si
MANTENIMIENTO
Análisis probabilista con modelos a priori
FUNCIÓN DE ESTADO LÍMITE
sobrecarga
cargas permanentes
peso propio
p
p p forjado
j
peso propio viga
q
gp
gfl
gc
8.00

A  f  2 
R ,M   A s  fy  d  0,5  s y   E,M  Mc  Mfl  Mp  Mq  0

b  c  fc 

f(X)
X
Variables caracterizadas por:
Tipo; X; X (modelos apriorísticos)
Tipo
X
X
Análisis probabilista con modelos a priori
ANÁLISIS DE FIABILIDAD
–
Índice de fiabilidad con modelos apriorísticos
  apriori  3.51
fR,E (r,e)
R*
R
fallo
0
E*


seguro
Punto de dimens.
E
¿Admisible?
Problema: comparación del índice de fiabilidad con
valor admisible absoluto resulta imposible
Análisis probabilista con modelos a priori
PROBABILIDAD DE FALLO ADMISIBLE
–
Dimensionado estricto de
23010 elementos de HA
Por definición, pf asociadas son admisibles
p f ,max
 61500  ¿Qué es admisible?  Axioma

p f ,min
–
1,0E-02
Number of beams: 450
Floor beams
Reinforced concrete
1,0E-02
Axial compression forces
1,0E-04
pf = 2,2E-07
pf= 6,9E-07
vpf = 308,2%
pf,max = 8,9E-06
pf,min = 2,6E-09
1,0E-04
pf
1,0E-06
pf
Bending moments
pf = 1,2E-05
1,0E-08
pf= 1,7E-05
vpf = 145,8%
pf,max = 9,8E-05
pf,min = 1,2E-06
vpf = 60,1%
pf,max = 9,4E-05
pf,min = 4,3E-06
vpf = 120,4%
pf,max = 1,3E-04
pf,min = 2,7E-06
Compression struts
pf = 3,9E-05
pf= 2,4E-05
1,0E-06
1,0E-08
Columns
Reinforced concrete
Tension ties
pf = 2,2E-05
pf= 2,7E-05
Number of columns: 22320
1,0E-10
1,0E-10
0,0
0,2
0,4
0,6

0,8
1,0
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0

Análisis probabilista con modelos a priori
BASE Y PROCESO DE VERIFICACIÓN
– Axioma
Aplicación correcta de la normativa
en vigor conduce a una estructura
fiable en el marco de esta normativa
– Cuatro pasos para la verificación
– Dimensionado estricto según normativa en vigor:
Rd = Ed
– Indice de fiabilidad norma (= req)
– Indice de fiabilidad apriori de la estructura actual
– Verificación
 apriori  norma
Análisis probabilista con modelos a priori
RESULTADOS
– Fiabilidad no queda verificada
 apriori  3.51  norma  4.05
– Índice  relacionado con el punto de fallo más
probable (punto de dimensionado)
X *   X   *X     X
– Factores de sensibilidad dominantes
 d*  0.712
– Canto útil de la sección
*
M
 0.587
– Efectos de la sobrecarga
q
*
 fc  0.084
 Comparación: hormigón
 Actualización para d y q
Análisis probabilista con modelos actualizados
INICIO
MODELOS
ACTUALIZADOS
·Adquisición
Ad i i ió d
datos
t
·Ajuste modelos
VALIDACIÓN DE
INFORMACIÓN
·Inspección visual
ANÁLISIS
DETERMINISTA
·E,R: modelos a priori
·Normas en vigor
apriorinorma
Ed Rd
?
si
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R:modelos actualiz.
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R: modelos a priori
?
no
si
actnorma
no
?
INTERVENCIÓN
no
si
MANTENIMIENTO
Modelos actualizados
ACTUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN
– Definición de un programa de ensayos y mediciones
– Selección de los parámetros a actualizar
– Selección de probetas
– Condiciones de ensayos
– Número de ensayos
– Método de evaluación
– Ejemplo: actualización para
– Canto útil de la sección, d
– Sobrecarga, q
q [kN/m2]
q
q
A [m2]
Análisis probabilista con modelos actualizados
PASOS NECESARIOS Y RESULTADOS
– Axioma: aplicación correcta de la normativa en vigor
conduce a una estructura fiable
– Pasos para la verificación
– Dimensionado según normativa en vigor:
Rd = Ed
– Índice de fiabilidad norma = 4.05
– Índice de fiabilidad de la estructura existente
usando modelos actualizados act = 5.16
– Fiabilidad queda verificada

5.16
 1.27  1
rprob  act 
norma 4.05
rdet
 0.82 
Ejemplo
CONCLUSIONES
– Transformación viviendas  oficinas sin intervención
en la estructura
– Coste
C t evaluación
l
ió << reducción
d
ió del
d l coste
t de
d la
l
intervención
– En caso de que fiabilidad no quede verificada 
procedimiento por fases contribuye a priorizar
intervención
– Práctica diaria: análisis probabilista
 Método de los coeficientes parciales para verificación
R
 E,act  Enom,act  nom,act
 R ,act
Método de los coeficientes parciales con modelos actualizados
INFLUENCIA DE LA ACTUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN
EN UN ANÁLISIS PROBABILISTA
–
Función de Densidad de Probabilidad actualizada de
la variable X
f(X)
Información
actualizada
Información previa
X
–
–
FDP actualizada se introduce directamente en los
cálculos probabilistas  Pf,act
Análisis de riesgo
Verificación Pf ,act  Pf ,adm
 Seminario 6
Método de los coeficientes parciales con modelos actualizados
INFLUENCIA DE LA ACTUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN
EN UN ANÁLISIS CON COEFICIENTES PARCIALES
–
Valor nominal actualizado de la variable X
Información
actualizada
f(X)
Información previa
Xnom,act
–
X
Xk
Valor actualizado del coeficiente parcial X,act
 No se puede deducir directamente con métodos
deterministas
Método de los coeficientes parciales con modelos actualizados
ACTUALIZACIÓN DE LOS COEFICIENTES PARCIALES
–
Vínculo entre el método probabilista y el método de
los coeficientes parciales: punto de dimensionado
fR,E (r,e)
R*
 X ,act  X nom,act  X Pf ,adm
*
determinista, Xd,act probabilista
E*
Xnom,act
X*(Pf,adm)
Xd,act
X
seguro
Punto de dimens.
fallo
0
f(X)
( )
Información
actualizada
R
E
X*(Pf,adm) valor de X en punto de
dimensionado para Pf,adm
Xnom,act
valor nominal act. de X
X,act
coeficiente parcial act.
Método de los coeficientes parciales con modelos actualizados
APLICACIÓN
–
Estructura fiable, si
 E,act  Enom,act 
R nom,act
 R ,act
Método de los coeficientes parciales con modelos actualizados
EJEMPLO
Efectos de las acciones
X,act
X,EN
Viga
Gc
Forjado
Gfl
1.10
1.35
1.11
1.35
Perman. Sobrec.
Gp
Q
1.05
1.35
1.17
1.50
Resistencia
Armad.
s
Hormig.
c
1.125
1.15
1.00
1.50
ACTUALIZACIÓN DEL ÍNDICE DETERMINISTA
R nom,act
 R ,act
 1.14  1.0
rdet,act 
 E,act  Enom,act
Ejemplo
RESUMEN DE LOS RESULTADOS
–
Beneficios potenciales de una evaluación por
fases
INICIO
MODELOS
ACTUALIZADOS
·Adquisición datos
·Ajuste modelos
VALIDACIÓN DE
INFORMACIÓN
·Inspección visual
ANÁLISIS
DETERMINISTA
·E,R: modelos a priori
·Normas en vigor
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R: modelos a priori
Ed Rd
?
apriorinorma
?
no
si
rdet  0.82
rprobb  0.87
ANÁLISIS
PROBABILISTA
·Estructura: simplific.
·E,R: modelos actualiz.
rprob ,act  1.27
actnorma
no
si
?
rdet,act  1.14
INTERVENCIÓN
no
si
MANTENIMIENTO
Evaluación cuantitativa por fases
PROCEDIMIENTO PRÁCTICO
MOTIVO
Motivo
1ª Fase
H
I
P
O
T
E
S
I
S
•. Recopilación info.
Inspección Preliminar
•. Inspección
prel.
prel
• Normas de constr.
NO (Conclusión ine
equívoca)
Verific.
¿ok?
NO 2ª Fase
• Datos actualizados
• Análisis determin.
NO
Verific.
¿ok?
SI
NO 3ª Fase
• Datos actualiz.
• Anális probabil.
SI
Verific.
¿ok?
NO
SI
Medidas técnico - administrativas
• Inspección y mantenimiento
• Aumento medidas de control
• Limitación de cargas
• Medidas téc.-admin.
• Refuerzo / rehabilit.
• Sustitución
Evaluación cuantitativa por fases
OBRA CON CAMBIO DE USO
Edificio de viviendas
kN
qnom = 2
m2
Normativa original
Pf,adm,original
Edificio de oficinas
kN
qnom = 3
m2
Normativa actual
Pf,adm,actual = Pf,adm,original
Evaluación
Evaluación cuantitativa por fases
OBRA CON CAMBIO DE USO
rdet = 0.82
(100%)
MOTIVO
Motivo
1ª Fase
H
I
P
O
T
E
S
I
S
•. Recopilación info.
info
Inspección Preliminar
•. Inspección
prel.
• Normas de constr.
NO (Conclusión inequívoca)
Verific.
¿ok?
NO 2ª Fase
• Datos actualizados
• Análisis determin.
NO
Verific.
¿ok?
SI
NO 3ª Fase
• Datos actualiz.
• Anális probabil.
SI
Verific.
¿ok?
NO
SI
Medidas técnico - administrativas
• Inspección y mantenimiento
• Aumento medidas de control
• Limitación de cargas
• Medidas téc.-admin.
• Refuerzo / rehabilit.
• Sustitución
rdet,act = 1.14
(139%)
rprob,act = 1.27
(155%)
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO
ESTRUCTURAL DE LOS EDIFICIOS
Motivación
Evaluación vs. dimensionado
Fiabilidad estructural
Evaluación cuantitativa
Propuesta
p
de normalización
Observaciones finales
f(X)
X
–
–
–
–
–
–
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
SITUACIÓN
MOTIVO
Motivo
H
I
P
O
T
E
S
I
S
•. Recopilación info.
Inspección Preliminar
•. Inspección
prel.
• Normas de constr.
NO (Conclusión inequív
voca)
Verific.
¿ok?
NO 2ª Fase
• Datos actualizados
• Análisis determin.
NO
Verific.
¿ok?
SI
NO 3ª Fase
• Datos actualiz.
• Anális probabil.
SI
Verific.
¿ok?
NO
 E,act  Enom,act 
SI
Medidas técnico - administrativas
• Inspección y mantenimiento
• Aumento medidas de control
• Limitación de cargas
f(X)
X
1ª Fase
1
• Medidas téc.-admin.
• Refuerzo / rehabilit.
• Sustitución
R nom,act
 R ,act
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
INFORMACIÓN DISPONIBLE
–
Formato de coeficientes parciales para evaluación


Ed,actt   Sd,actt  E  g, j,actt  Gk , j,actt ""  q,1,actt  Q k ,1,actt ""...
...
 j1

R d,act 
–
1
 Rd,act


X
 R i  k ,i,act ; a d,act 
 m,i,act


Coeficientes parciales tienen en cuenta las
incertidumbres asociadas con
 f ,i
Variación estadística del valor de la acción
 Sd
Modelos para determinar las acciones y sus efectos
 m,i
Variación estadística de las propiedades del material
 Rd
Parte aleatoria del factor de conversión de la propiedad
Modelo de resistencia y dimensiones geométricas
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
INFORMACIÓN DISPONIBLE
–
Modelos probabilistas a priori
Gumbel Probability Plot
6
5
4
R
Requisitos
i it que cumplen
l
– Representación de realidad física
– Consistencia con JCSS
– Representación del estado de
incertidumbre asociado a las
f(X)
reglas de las normas
– Aptitud para aplicaciones
prácticas
X i  Tipo  Xi ;  Xi 
-log(-log(F)))
3
–
2
1
0
-1
-2
-3
30
40
50
60
70
X
80
90
100
110
X
XFORM
Xd = X·Xk
X Xk
X
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
INFORMACIÓN DISPONIBLE
–
Coeficientes parciales actualizados
–
Ejemplo: resistencia del hormigón
2.50
2.00
1.50
c
1 00
1.00
0.50
V ariable dominante
No Dominante
0.00
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Vc
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
HIPÓTESIS
–
Fiabilidad de estructura existente debe evaluarse
–
Evaluación con el método de los coeficientes
parciales con modelos apriorísticos  no fiable
–
Programa de adquisición de datos ha sido
decidido, planificado y realizado

¿ Qué datos actualizar ?
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
PLANIFICACIÓN DE LA ADQUISICIÓN DE DATOS
–
Factor i describe la sensibilidad de Pf (escenario;
EL) con respecto a la variación de Xi

Ayuda para la planificación del programa de
adquisición de datos
Ejemplo: momentos en vigas de cubierta de HA
1.0
1
Vigas de cubierta
Hormigón armado
Momentos flectores
0.8
Xrm
0.6

0.4
fc
0.4
0.2
As
0.2
0
b1
-0.2
0.2
0.4
0.6
0.8
Mc
Mp
-0.4
Xem
-0.6
Mq2
-0.8

1

Xrm
Vigas de cubierta
Hormigón armado
Momentos flectores
0.6
d
0
Regresión polinomial
0.8
fys
fys
d
fc
As
b1
0.0
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Mc

1
Mp
-0.4
Xem
-0.6
Mq2
-0.8
Número de vigas: 240
-1
Número de vigas: 240
-1.0
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
HIPÓTESIS

Muestra de n resultados para actualizar variable X
EJEMPLO
–
Variable actualizada: límite elástico armadura, fys
M+
M-
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
PROCEDIMIENTO
1.
Evaluación estadística
de los resultados de la
adquisición de datos
 FDP: fX(x)
f(fys)
Muestra
fys
2.
f(fys)
Combinación de los
resultados de la muestra
con la información previa
(modelos probabilistas
apriorísticos)
Muestra
Información
actualizada
Información
previa
fys
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
PROCEDIMIENTO
3.
Descripción de la Función de Distribución de
Probabilidad actualizada por sus parámetros:
Tipo; X,act
X t; X,act
X t; xk,act
k t
f(fys)
Tipo: LN
Información
actualizada
fys,act
fys,k,act fys,act
4.
fys
CoV de la función de las variables actualizadas
cuyas incertidumbres se tienen en cuenta a través
del coeficiente parcial a actualizar
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
EJEMPLO
–
Coeficiente parcial para la resistencia del acero
tiene en cuenta
– Incertidumbres relativas al límite elástico,
elástico fys
– Incertidumbres relativas al área de la sección, As
–
fys y As entran en la FEL como producto
 Resistencia a tracción de la armadura Fys  fys  A s
–
Sólo fys ha sido actualizado
–
CoV actualizado de la fuerza de tracción
2
2
 VAs
VFys,act  Vfys
,act
Vfys,act 
 fys,act
 fys,act
Valor apriorístico
VAs  0.02
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
PROCEDIMIENTO
5.
Determinación del coeficiente parcial actualizado,
considerando la variable actualizada dominante o
no dominante (desconocido a priori)
s
1.4
1.2
s,act,δ
1.0
s,act,ν
0.8
Variable dominante
Variable no dominante
0.6
0
0.05
VFys,act
0.1
0.15
0.2
VFys
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
PROCEDIMIENTO
6.
Verificación de la seguridad con el método de los
coeficientes parciales para evaluación: xik,act; Xi,act
Variable dominante desconocida a priori
 Prueba y error
s
1.4
1.2
s,act,δ
10
1.0
s,act,ν
0.8
Variable dominante
Variable no dominante
0.6
0
0.05
VFys,act
0.1
0.15
0.2
VFys
Evaluación con el método de los coeficientes parciales actualizados
EJEMPLO
–
Elemento de HA: verificación resistencia a flexión
–
Sólo fys ha sido actualizado
–
Variable dominante: Fys
–
Verificación seguridad estructural: MEd,act  MRd,act
MRd,act
2
 A s  fys,k ,act 
c
1  A s  fys,k ,act
1
 

 d  0.5
 
 Rd,M   s,act ,
  s,act,  c  fck b 

EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO
ESTRUCTURAL DE LOS EDIFICIOS
Motivación
Evaluación vs. dimensionado
Fiabilidad estructural
Evaluación cuantitativa
Propuesta
p
de normalización
Observaciones finales
f(X)
X
–
–
–
–
–
–
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO ESTRUCTURAL
DE LOS EDIFICIOS
CONCLUSIONES
–
Evaluación en comparación con dimensionado:
cambio del estado de la información
–
Evaluar más para intervenir menos:
procedimiento por fases
–
Coste evaluación << reducción del coste de la
intervención
–
Beneficios importantes
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO ESTRUCTURAL
DE LOS EDIFICIOS
CONCLUSIONES
–
Estimación influencia del cambio de información
sobre X: requiere un análisis probabilista
–
Métodos probabilistas: no aptos para práctica diaria

Método de los coeficientes parciales para evaluación
R
 E,act  Enom,act  nom,act
 R ,act
Puente arco sobre el río Segura en Elche de la Sierra
Motivo de la evaluación: cambio de uso
nuevo
e ste te
existente
Puente sobre el río Tera en Micereces
Motivo de la evaluación: cambio de uso
nuevo
existente
Mejora y ampliación del estadio de Chapín
Motivo de la evaluación: cambio de uso
Hotel
Centro Deportivo
Puente de Hierro en Zamora
Motivos de la evaluación: daños visibles y cambio de uso
Catedral de La Laguna
Motivo de la evaluación: daños visibles
Puente sobre el río Ebro en Frías
Motivos de la evaluación: incidente y cambio de uso
1.5
7.0 m
1.5
Colapso de la cimbra sobre el río Verde en Almuñécar
Motivos de la evaluación: establecimiento mecanismo / causas del fallo
y determinación de la fiabilidad estructural
Ampliación de la pasarela sobre la M30 en la calle Ángel Gordillo
Motivo de la evaluación: cambio de uso
Descargar