Confiabilidad estructural: Manual (Python), Opensees y ETABS + CHAT GPT

El presente curso parte desde 0 para quien no sabe nada sobre confiabilidad estructural. Respecto a los programas a utilizar ( Opensees, Python y ETABS) se  explicará desde 0, sin embargo, no a profundidad extrema, porque para esto existen otros cursos con esta finalidad de aprender a realizar todos los análisis. Se explicará como instalar y utilizar lo básico con ayuda también de CHAT GPT, sobre cómo funciona y cómo realizar los códigos de manera ágil y entendiendo el código.

La finalidad del curso es enseñar sobre la confiabilidad estructural, para aplicar ello podría ser necesario realizar iteraciones miles de veces o realizar un diseño de experimentación para reducir el número de simulaciones, ambos se verán en este curso.  Se realizará el cálculo del índice de confiabilidad y probabilidad de falla de forma manual mediante el ejemplo del diseño por corte y flexión de una viga diseñada bajo la normativa peruana de diseño en concreto armado E060 y E020 para las combinaciones de carga útlima. Además, se realizará también desde el software comercial más utilizado ETABS, controlado desde python en un ejemplo de una estructura tridimensional de muros y pórticos de concreto armado analizado bajo un análisis no lineal estático.  Por otro lado, se realizará también desde el software libre que es el futuro de la ingeniería civil, Opensees, en el que el ejemplo se realizará en una estructura plana 2D de pórticos de concreto armado analizado bajo un análisis no lineal estático considerando plasticidad tipo fibra, realizado netamente en python. Si bien es cierto, los ejemplos son completos, muestran la factibilidad de que se pueda realizar y los lineamientos para llevarlo a cabo, pero no implica que se enseñarán todos los posibles análisis, casos y explicación a detalle de la programación de estos softwares en python. Para ello, existen otros cursos como el de programación de ETABS desde python que complementaría este curso si se desea llevar un paso más allá.

El curso se divide en 8 secciones. La introducción (Módulo 1) abarca el marco teórico y la teoría básica sobre la estadística. El marco teórico  abarca el procedimiento general de análisis de Montecarlo, diseño de experimetación, confiabilidad de primer orden, redes neuronales y 3 lecturas detalladas como estado del arte de paper’s de elsevier. El módulo 2 abarca los pasos básicos de Python, desde la instalación de este, librerías y uso de este, además de la conexión con ETABS con ejemplo básico y práctico. El módulo 3 abarca las distribuciones probabilísticas más utilizadas como normal, lognormal, uniforme, extremo tipo I (Gumbel) y Gamma. Prueba de hipótesis de Kolmogorov para validar si una distribución se asemeja a la que uno decide asemejar. Por último, se enseña a cómo ajustar datos de laboratorio a distribuciones como normal y lognormal.  El módulo 4 abarca el marco teórico sobre qué valores de media y desviación estándar se utilizan acorde a diversas referencias para valores como dimensiones, resistencia de materiales, solicitaciones de resistencia, resistencia por solicitaciones, entre otros. Además, la implementación de la generación de variables aleatorias que inicia en excel para mejor entendimiento y luego se realiza en python.

El módulo 5,6,7 y 8 abarca ejemplos prácticos del uso de Montecarlo de forma manual, con ETABS y OPENSEES. El módulo 5 se realiza con la finalidad de obtener el índice de confiabilidad y la probabilidad de falla al diseñar con la norma peruana E060, de forma que mediante superposición se calculen las fuerzas internas de corte, flexión y la resistencia mediante el bloque de compresiónes. En este módulo se considera en la demanda como variable aleatorios los valores de carga muerta, viva y como resistencia a la resistencia del concreto, acero de refuerzo y recubrimiento. En el módulo 6 se calculan las diversas curvas de capacidad que se pueden obtener al considerar la variabilidad en el material (concreto y acero de refuerzo) desde ETABS en un edificio de 4 niveles de pórticos y muros de concreto armado mediante un análisis no lineal estático. En el módulo 8 de forma similar se calculan diversas curvas de capacidad considerando la variabilidad en la resistencia del concreto y acero de refuerzo pero para un pórtico plano de 1 nivel mediante un análisis no lineal estático. En el módulo 7 se observan unos códigos especiales para análisis de confiabilidad en opensees, además de diversos gráficos observados en papers.

Nota 1: El curso incluye todos los materiales utilizados como: excels, pdfs de referencias, códigos python, ETABS, resúmenes propios y todo lo que se ve en el curso.

Nota 2: El curso además de enseñar los códigos necesarios, tiene un sólido respaldo téorico sobre confiabilidad estructural  para que el alumno tenga el empoderamiento de poder realizar otros códigos por su propia cuenta con los softwares más utilizados como OPENSEES y ETABS, además de forma manual para no depender de un software.

Nota 3: Además de la enseñanza del código, se ensañan a realizar gráficas, procesos iterativos y exportar los resultados a excel, actividades útiles para que aumente el ingenio en el alumno y tenga una mayor diversidad de posibilidades para realizar su propio código. No se requiere conocimiento previo porque el código se genera desde CHAT GPT.

Nota 4: El curso no enseña a utilizar ETABS o OPENSEES ampliamente, si no, pretende enseñar a realizar confiabilidad estructural y se pone del lado del alumno, debido a que se pueden utilizar diversos softwares para estos fines o como mínimo de un lenguaje de programación como PYTHON.

Nota 5: El curso no tiene límite de tiempo para ser visualizado y se pueden repetir tantas veces como se desea ( Curso pregrabado).

Nota 6:  Ningún curso es estático, todos los cursos son actualizables conforme vayan saliendo nuevas normas o hayan consultas recurrentes sobre un tópico en especial.

Nota 7: Se pueden realizar consultas una vez comprado sobre lo comentado en el curso, se recomienda realizar consultas después de revisar el curso.