Evaluación sísmica con optimización en IA para mejorar el reforzamiento estructural con y sin FRP de un colegio de concreto armado, Perú 2025

Abstract

La investigación evaluó sísmicamente un colegio de concreto armado en Lambayeque y optimizó su reforzamiento con polímeros reforzados con fibra (FRP) mediante inteligencia artificial. El objetivo fue comparar el desempeño estructural sin refuerzo y con refuerzo, y seleccionar una configuración óptima de intervención con algoritmo genético. El estudio fue aplicado, cuantitativo, no experimental y comparativo; se modelaron en ETABS los pabellones 1 y 2 del colegio, y se ejecutaron análisis modal, espectral, pushover y tiempo-historia, complementados con optimización en Python. Los resultados muestran que la relación Vdin/Vest mejoró de 0.708 a 0.761 en X y de 0.707 a 0.755 en Y; la deriva máxima dinámica se redujo de 0.0108 a 0.0089; y la cortante máxima del pushover aumentó de 1562 a 1706 kN en X y de 1497 a 1615 kN en Y. La solución optimizada intervino 47 de 109 elementos, cubrió el 60.0 % de la criticidad ponderada y alcanzó un costo relativo de 53.50, menor que el reforzamiento generalizado. Se concluye que el FRP mejora el desempeño sísmico y que la optimización genética permite focalizar la intervención en los miembros más demandados, elevando la eficiencia estructural y económica del reforzamiento propuesto.