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Competición a ciegas de simulaciones numéricas de vigas de hormigón reforzado con fibras que fallan a cortante

Auteur(s):




















Médium: article de revue
Langue(s): espagnol
Publié dans: Hormigón y acero, , n. 296, v. 73
Page(s): 17-39
DOI: 10.33586/hya.2022.3074
Abstrait:

La investigación experimental ha demostrado el extraordinario potencial de la adición de fibras cortas a los materiales cementiceos, ya que mejoran significativamente el comportamiento de estructuras de hormigón en los estados límite de servicio y último. Para la simulación del comportamiento no lineal del material en estructuras de hormigón reforzado con fibras se utilizan programas informáticos basados en el método de elementos finitos. Generalmente, las aproximaciones existentes se evalúan en simulaciones de ensayos experimentales de elementos estructurales a pequeña escala, donde los valores de los parámetros de las leyes constitutivas de los materiales se ajustan según el resultado deseado. La utilidad de esta técnica inversa para el diseño estructural es discutible. Precisamente, para evaluar el comportamiento predictivo de dicho enfoque, se organizó una competición a ciegas de simulaciones numéricas. Para ello, se ensayaron hasta rotura, a flexión en tres puntos asimétrica, dos vigas gemelas de hormigón reforzado con fibras de acero de sección en T, reforzadas longitu­di­nal­mente con barras de acero y sin cercos en el vano de cortante crítico. A pesar de proporcionar los datos experimentales para la definición de los parámetros mecánicos más relevantes, las simulaciones numéricas dieron resultados dispares en la capacidad de carga, la flecha y la deformación en carga máxima, con variaciones de hasta un 40%, 113% y 600% respectivamente. Además, se obtuvieron modos de fallo y resultados muy diferentes con el mismo programa comercial pero distinto par­ti­cipante, lo que manifiesta la necesidad de un análisis más profundo y de una mejor comprensión de los modelos numéricos y de la influencia de sus parámetros en su capacidad predictiva.

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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10659863
  • Publié(e) le:
    28.03.2022
  • Modifié(e) le:
    28.03.2022
 
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