Cuantificar la incertidumbre de los modelos estructurales sísmicos

Los ingenieros esperan una respuesta inelástica de los edificios frente a un terremoto, es decir, que absorban una parte de la energía sísmica de forma irreversible. En la mayoría de los casos, sigue siendo difícil otorgar un nivel de fiabilidad a la predicción numérica de la respuesta sísmica inelástica. La razón cabe encontrarla en la incertidumbre intrínseca a los sistemas físicos y en la falta de conocimientos sobre los mecanismos irreversibles que se activan durante un terremoto.

El proyecto NOUS (Probabilistic inverse models for assessing the predictive accuracy of inelastic seismic numerical analyses), financiado con fondos de la Unión Europea, apuesta por un enfoque innovador basado en la teoría probabilística inversa para valorar la incertidumbre de los modelos relacionada con los análisis numéricos de la inelasticidad sísmica. En el problema inverso, los datos procedentes de observaciones indirectas o de técnicas distintas como las simulaciones Monte Carlo pueden emplearse para calcular parámetros desconocidos de sistemas físicos.

Se ha elaborado un modelo estructural probabilístico no lineal de una estructura de marco de hormigón reforzado para probarlo en una mesa vibratoria. Las distribuciones de probabilidad representan las incertidumbres vinculadas a los parámetros y resultados del modelo.

Para el estudio de la incertidumbre, resultan fundamentales las fuerzas de amortiguamiento, o fuerzas de discrepancia, que se introducen en los análisis numéricos de la inelasticidad sísmica con el fin de garantizar que la simulación predice con precisión los datos observados a nivel experimental. El proyecto NOUS parte de la idea de que estas fuerzas de discrepancia reflejan la incertidumbre del modelo.

Se recurrió a simulaciones Monte Carlo por cadenas de Márkov (en las que se realizaron numerosas pruebas con distintos datos iniciales) para determinar los parámetros del modelo que producían la más mínima fuerza de discrepancia, con lo que logró resolverse el problema probabilístico inverso.

Las fuerzas de discrepancia así computadas servirán para medir la incertidumbre del modelo. Otros modelos basados en métodos numéricos estocásticos de escala múltiple están simulando el amortiguamiento de los materiales para adquirir mayores conocimientos sobre la física del amortiguamiento.

Las herramientas de NOUS permitirán valorar la precisión predictiva de los modelos numéricos empleados para simular la respuesta de estructuras no lineales en regiones propensas a la actividad sísmica. Además, mejorarán los métodos de gestión de riesgos sísmicos, lo que a su vez influirá sobre los ingenieros que diseñen o reacondicionen edificios, sobre las pólizas de seguro que creen las aseguradoras y sobre los equipos de crisis que intenten salvar vidas en terremotos.