Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Begambre Carrillo, Óscar JavierCotes Prieto, David SebastiánCotes Prieto, Iván CamiloNiño Sepúlveda, Laura ValentinaCarvajal Oyaga, Laureen Nicole2022-06-082022-06-0820212021https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11085En este trabajo de investigación se evalúa la incidencia de la incorporación del análisis de confiabilidad estructural, representado mediante el índice de confiabilidad, 𝛽, correspondiente al estado límite de la deriva de entrepiso, en la optimización heurística del diseño estructural de un pórtico plano en concreto reforzado de 5 entrepisos y 3 luces, bajo solicitaciones gravitacionales y sísmicas. Se minimizó el peso del pórtico plano modificando sus secciones transversales, incluyendo el refuerzo longitudinal, empleando optimización por enjambre de partículas y algoritmo genético, considerando en cada caso dos escenarios desarrollados en el software MATLAB® 2019b: (i) incluyendo 𝛽 mínimo como restricción de diseño (ii) sin incluir 𝛽 mínimo como restricción de diseño. Para los escenarios (i) se consideraron como variables aleatorias la resistencia a la compresión del concreto y la fuerza sísmica, empleando para el cálculo de 𝛽 el método de superficie de respuesta, en conjunto con el método Hassofer-Lind y Rackwitz-Fiessler o la simulación de Montecarlo. Los resultados muestran un incremento del peso del pórtico plano cuando se incorpora confiabilidad estructural correspondiente a 11.63% y 16,89% respecto a la optimización sin incluir un 𝛽 mínimo como restricción de diseño y 4.69% y 9.62% respecto a un diseño estructural sin optimización realizado por los autores. Se concluye que la incorporación del análisis de confiabilidad estructural incide significativamente en el aumento de las áreas transversales del pórtico plano estudiado.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessEstructuras En Concreto ReforzadoOptimización Por Enjambre De PartículasAlgoritmo genéticoÍndice de confiabilidadMétodo de superficie de respuestaMétodo HL-RFSimulación de MontecarloUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coReinforced Concrete StructuresParticle Swarm OptimizationGenetic AlgorithmReliability IndexResponse Surface MethodHL-RF MethodMonte Carlo Simulationhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)