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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorHernández Barredo, Jaime Francisco-
dc.contributor.authorAjila Ajila, Mateo Sebastián-
dc.contributor.authorMolina Arias, Carlos Alfredo-
dc.date.accessioned2024-10-08T22:13:46Z-
dc.date.available2024-10-08T22:13:46Z-
dc.date.issued2024-09-03-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/23664-
dc.descriptionEn el presente trabajo de titulación se desarrolló la obtención de curvas de fragilidad mediante dos códigos Python, utilizando dos metodologías, una propuesta por ASCE 41-17 conocida como el Método de los coeficientes y la otra propuesta por el FEMA 440, alternativa C, también conocido como “Método del espectro de Capacidad”. Ambos métodos son usados para la obtención de puntos de desempeño de una determinada estructura que se desee analizar. En el desarrollo del proyecto se identificó que existe variación en el apartado necesario para la obtención de las curvas de fragilidad, ya que el método de los coeficientes muestra una tendencia lineal creciente, consecuentemente para el método propuesto por el FEMA 440, en el mismo apartado, presenta una mejor dispersión de datos, logrando así, una probabilidad estadística más representativa para cada caso de estudio. La implementación de un código elaborado en Python para la obtención de curvas de fragilidad es una herramienta significativa para el desarrollo y clasificación por demanda sísmica a una determinada curva de capacidad obtenida por su respectiva tipología estructural, por lo tanto, ambos códigos están abiertos a la manipulación, corrección y su respectivo mejoramiento.en_US
dc.description.abstractIn this thesis project, the development of fragility curves was carried out using two Python codes based on two methodologies: one proposed by ASCE 41-17, known as the Coefficient Method, and the other proposed by FEMA 440, Alternative C, also known as the "Capacity Spectrum Method." Both methods are used to obtain performance points for a specific structure that is to be analyzed. During the development of the project, it was identified that there is variation in the section required for the generation of fragility curves. The Coefficient Method shows a linear increasing trend, whereas the method proposed by FEMA 440 in the same section presents better data dispersion, thus achieving a more representative statistical probability for each case study. The implementation of a Python code for the generation of fragility curves is a significant tool for the development and classification of seismic demand for a specific capacity curve obtained according to its respective structural typology. Therefore, both codes are open to manipulation, correction, and further improvement.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Católica de Santiago de Guayaquilen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/en_US
dc.subjectRIESGO SÍSMICOen_US
dc.subjectCURVAS DE CAPACIDADen_US
dc.subjectREPRESENTACIÓN BILINEALen_US
dc.subjectUMBRALES DE DAÑOen_US
dc.titleCálculo de curvas de fragilidad mediante código de Python, utilizando el Método de Espectro de Capacidad (CSM).en_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
Aparece en las colecciones: Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería Civil

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