Automatización de elementos finitos con Python para análisis de estructuras en concreto en 2D e introducción al análisis en 3D y sísmico

Abstract

El trabajo de investigación nace como consecuencia de la complejidad del aprendizaje teórico-aplicativo que existe en el método de elementos finitos en el análisis estructural, la investigación tuvo por tema la automatización del método de elementos finitos con el lenguaje Python, planteando a la automatización como un medio de su aprendizaje teórico-aplicativo, para validar este medio de aprendizaje se realizó comparaciones de resultados de esfuerzos y deformaciones con el programa SAP2000 a través de rutinas de comparación, por tal motivo la investigación responde a la pregunta: Cuál es la variación de los resultados de la automatización de elementos finitos con Python para el análisis de estructuras 2D y 3D en concreto en comparación con el programa SAP2000. Se planteó por objetivo: Determinar la variación de los resultados de la automatización de elementos finitos con Python para el análisis de estructuras 2D y 3D en concreto en comparación con el programa SAP2000. El método usado fue dividir el estudio en 4 etapas: el pre procesamiento donde se generó y escribió el mallado, el procesamiento donde se codificó la teoría del MEF, el post procesamiento donde se obtuvieron los resultados a través de gráficos y tablas, y por último el análisis modal donde se determinaron las respuestas modales. Después de la automatización en Python, la variación máxima de las deformaciones en comparación con el programa comercial fue: en un pórtico 2D para tamaños de elementos finitos (EF) de 0.20m el 2.45%, para tamaños 0.10m el 1.16%, para tamaños 0.05m el 0.76%. En el análisis bidimensional en el pórtico de 4 niveles la variación máxima fue: en las deformaciones el 1.20%, en los esfuerzos normales el 0.00004%, en las deformaciones modales el 0.58%. Referente al análisis tridimensional en el prototipo de vivienda las variaciones máximas fueron: en las deformaciones el 0.81%, mientras que los esfuerzos normales fue el 0.0061%. Se concluye que el tamaño del EF determina la convergencia de resultados, también los resultados de la automatización tienen acercamiento a los del programa comercial.