Evaluación de la confiabilidad sísmica en columnas de hormigón armado bajo flexocompresión biaxial Mediante Redes Neuronales

Abstract

Frente al incremento del riesgo sísmico urbano y las nuevas demandas espectrales de la norma NBDS-2023 en Sucre, Bolivia, este estudio aborda la necesidad de evaluar probabilísticamente columnas de hormigón armado existentes sin criterios de ductilidad modernos, superando las limitaciones de tiempo de las simulaciones Monte Carlo convencionales. Se integró un modelado analítico automatizado en SAP2000 y ETABS para compilar una base de datos de 10,000 simulaciones estocásticas considerando incertidumbres en f'c, fy y cargas en secciones cuadradas de 30x30, 40x40 y 50x50 cm con alturas de 2.70 a 3.20 m, utilizándolas para entrenar un Perceptrón Multicapa (MLP). La red neuronal predijo el índice de confiabilidad (β) con una precisión óptima (R² = 0.985, RMSE = 0.076). Las columnas de 30x30 cm registraron índices críticos de seguridad bajo sismo (β promedio de 2.10 < 2.75). La ampliación de las secciones transversales a 40x40 cm y 50x50 cm restablece los niveles de seguridad estructural requeridos, y el metamodelo ANN demostró una eficiencia computacional 96% superior para la ingeniería forense.