En este artículo se presentan los resultados del cálculo de los tiempos de espera en el centro de una viga interior de un puente de 30 m de longitud, simplemente apoyado en hormigón armado y viga y tablero cerámico, sobre el que pasan camiones organizados aleatoriamente, utilizando un cómputo de Tráfico Medio Diario Semanal (tpds). Para realizar este cálculo, se utiliza la metodología de las líneas de influencia para una viga simplemente apoyada. Los camiones cruzan el puente a intervalos de 0,1 m, que es la precisión utilizada. En cada instante se calculan las fuerzas producidas por el peso de las ruedas de los camiones, más el peso de los elementos (vigas y losas), aplicando aleatoriamente determinadas propiedades de los materiales con distribución normal (, y densidad del hormigón). Este procedimiento es simplemente una simulación de Montecarlo. Las dimensiones del puente sobre el que se realizaron los cálculos se obtuvieron utilizando una metodología de diseño del Código Colombiano de Diseño Sísmico de Puentes (ccdsp-95). El estudio fue realizado en 2013 por la Universidad Industrial de Santander (uis).
1. INTRODUCCIÓN
El Código Colombiano Sísmico de Puentes (ᴄᴄᴅꜱᴘ-95) [1] utiliza para el cálculo de su carga viva, un vehículo tipo llamado el C40-95. Cuando se diseña un puente, es difícil saber qué tipos de vehículos pasarán sobre él y qué tan acertado es el camión de la norma para sobrepasar los esfuerzos que pueden producir todos los pesos que van a transitar sobre el puente realmente.
Este artículo expone la solicitación del puente, mediante el cálculo de momentos en centro de longitud, de un tráfico expuesto en conteos tomados por el ɪɴᴠɪᴀꜱ en el 2008 de la Estación N.° 637 (Bucaramanga-Floridablanca). El resultado que se espera debe ser inferior al momento último de diseño que se calcula con el código.
Fundamentación: Simulación de Monte Carlo
Los métodos de simulación son una herramienta muy poderosa para el desarrollo de funciones complejas o situaciones en las que no existe una solución analítica. Estas técnicas son muy útiles, dado que son sencillas de implementar y no requieren de un manejo experimentado de la estadística o la probabilidad. La simulación consiste en generar aleatoriamente distintos escenarios a los cuales el sistema puede estar sujeto.
Una descripción rápida de una simulación de Monte Carlo es la siguiente:
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