Dimensionamiento de cerchas empleando confiabilidad estructural y optimización heurística

Abstract

Esta investigación desarrolla una metodología integral para el dimensionamiento de cerchas metálicas en configuraciones bidimensionales y tridimensionales, con el objetivo de equilibrar la eficiencia estructural y la seguridad. El estudio aborda la problemática de las fallas estructurales derivadas de incertidumbres que el diseño analítico tradicional suele omitir, tales como variaciones en las propiedades mecánicas de los materiales, defectos constructivos y discrepancias geométricas entre el modelo teórico y la estructura construida. El enfoque metodológico combina la optimización heurística multiobjetivo y el análisis probabilístico de confiabilidad. Para la optimización, se utiliza el algoritmo de enjambre de partículas multiobjetivo (MOPSO), el cual busca identificar configuraciones que minimicen simultáneamente el peso total de la estructura y maximicen su rigidez global, considerando como variables de diseño tanto las áreas transversales como las coordenadas de los nodos. Paralelamente, se integra la simulación de Monte Carlo para cuantificar la seguridad de los diseños. Este análisis probabilístico considera variables estadísticas como el área de la sección, el módulo de elasticidad y la densidad del acero, permitiendo estimar la probabilidad de que la estructura cumpla su función bajo criterios normativos de resistencia. La investigación emplea diversos modelos de cerchas, evaluando el impacto de incorporar índices de confiabilidad objetivo alineados con estándares internacionales como la norma AISC 360. El propósito central es proporcionar una metodología que permita comparar el desempeño de diseños obtenidos mediante métodos deterministas tradicionales frente a aquellos que integran criterios de seguridad probabilística. Los resultados finales ofrecen un Frente de Pareto que sirve como herramienta técnica para que los ingenieros seleccionen estructuras eficientes y confiables.