Optimización estructural en superestructuras de puentes con vigas simplemente apoyadas

Abstract

En el presente trabajo se investiga la forma óptima del tablero de puente construido en los viales de la cayería norte de la provincia de Villa Clara. Basándose en las condiciones de costo cubana y aplicando todo un procedimiento matemático automatizado para interactuar entre el programa basado en elementos finitos CSiBridge y el programa matemático MatLab, se obtiene la estructura más rentable considerando únicamente el costo del hormigón, el acero ordinario y de pretensado. En el trabajo se aprovecha la capacidad del CSiBridge para la obtención de las solicitaciones, determinando a partir de las mismas el área de refuerzo necesaria para resistirlas, por las expresiones manuales definidas en la AASHTO programadas en MatLab. A partir de las aplicaciones implementadas en MatLab se aplican técnicas de computación evolutiva precisamente Algoritmos Genéticos, mediante los que al aplicarlos a todo el proceso matemático programado se llega al mínimo de la función objetivo. Para su correcto funcionamiento se establecen los valores de las variables discretas así como las restricciones que condicionan la aplicación de las distintas variantes que puede tomar el tablero. Finalmente se analizan los resultados, teniendo en cuenta aspectos como: influencia de las variables, recomendaciones de diseño y argumentos científicos; trazando así las líneas para futuras investigaciones.In the present work the optimal form of the bridge deck constructed in the roads of the northern keys of the province of Villa Clara is investigated. Based on the Cuban cost conditions and applying an automated mathematical procedure to interact between the finite element program CSiBridge and the MatLab mathematical program, the most profitable structure is obtained considering only the cost of concrete, ordinary steel and prestressing. In the work, the capacity of the CSiBridge is used to obtain the requests, determining from them the reinforcement area necessary to resist them, by the manual expressions defined in the AASHTO programmed in MatLab. From the applications implemented in MatLab, evolutionary computation techniques are applied precisely to Genetic Algorithms, by means of which, when applied to the whole programmed mathematical process, the minimum of the objective function is reached. For its correct operation the values of the discrete variables are established as well as the restrictions that condition the application of the different variants that the board can take. Finally, the results are analyzed, taking into account aspects such as: influence of the variables, design recommendations and scientific arguments; thus drawing the lines for future research.