Thesis:

Estudio numérico del comportamiento de dispositivos U-shaped en acero y aleaciones con memoria de forma (SMA) a base de Cu para sistemas multidireccionales de disipación de energía

In this work, the mechanical behavior of U-Shaped Crawler-type devices used as seismic energy dissipation elements is analyzed, with particular emphasis on their response under out-of-plane loading (90◦). The methodology integrates analytical formulation, finite element simulations implemented in ANSYS, and statistical learning techniques based on Gaussian Process Regression (GPR), considering multiple geometric configurations and two materials: structural steel A36 and a Cu–Al–Be shape memory alloy with nominal composition Cu = 88%, Al = 12%, Be = 0.48% (CAB0.48–A(-24)). The numerical model was developed based on the three-dimensional geometry of the U-Shaped Crawler-type device, employing SOLID187 elements. Using principles of energy and static equilibrium, analytical expressions were derived to estimate the initial stiffness and yield force, which were subsequently contrasted with 144 numerical simulations defined through a factorial design in the parameters L, H, B, and t. From the analysis of absolute and relative errors between analytical predictions and numerical results, functional geometric ranges (1.5 ≤ L/t ≤ 5; 2 ≤ H/B ≤ 4) were identified, within which the analytical model exhibits bounded error levels and consistent agreement. To enhance the predictive capability of the analytical model developed for the U-Shaped Crawler-type element, Gaussian Process Regression (GPR) models were trained, showing outstanding performance in predicting the initial stiffness (R2 = 1.000, RMSE < 0.01 kN/mm) and an adequate fit for the estimation of the yield force. Independently, the behavior of a multidirectional device composed of eight orthogonally arranged U-Shaped elements was evaluated through finite element method (FEM)-based numerical simulations under cyclic loading in the 90◦ direction. The mixed configuration (steel + CuAlBe) exhibited the best balance among stiffness (9.9 N/mm), energy dissipation (0.27 J/cycle), and recovery capacity (IRD ≈ 0.94), indicating promising performance for multidirectional applications. Overall, the results consolidate a methodology that integrates analytical formulation, numerical simulation, and statistical learning to estimate key structural parameters based on the geometry of the U-Shaped Crawler-type element, defined by its characteristic dimensions (L, H, B, and t). Within this framework, GPR is positioned as a complementary tool for the efficient exploration of the design space, reducing the need for a large number of additional numerical simulations.

En este trabajo, se analiza el comportamiento mecánico de dispositivos tipo oruga en forma de U utilizados como elementos de disipación de energía sísmica, con especial énfasis en su respuesta bajo carga fuera del plano (90°). La metodología integra formulación analítica, simulaciones de elementos finitos implementadas en ANSYS y técnicas de aprendizaje estadístico basadas en regresión de procesos gaussianos (GPR), considerando múltiples configuraciones geométricas y dos materiales: acero estructural A36 y una aleación de memoria de forma Cu–Al–Be con composición nominal Cu = 88%, Al = 12%, Be = 0,48% (CAB0.48–A(-24)). El modelo numérico se desarrolló a partir de la geometría tridimensional del dispositivo tipo oruga en forma de U, empleando elementos SOLID187. Utilizando principios de energía y equilibrio estático, se derivaron expresiones analíticas para estimar la rigidez inicial y la fuerza de fluencia, que posteriormente se contrastaron con 144 simulaciones numéricas definidas mediante un diseño factorial en los parámetros L, H, B y t. A partir del análisis de errores absolutos y relativos entre predicciones analíticas y resultados numéricos, se identificaron rangos geométricos funcionales (1,5 ≤ L/t ≤ 5; 2 ≤ H/B ≤ 4), dentro de los cuales el modelo analítico presenta niveles de error acotados y una concordancia consistente. Para mejorar la capacidad predictiva del modelo analítico desarrollado para el elemento tipo oruga en forma de U, se entrenaron modelos de regresión de procesos gaussianos (GPR), que mostraron un rendimiento excepcional en la predicción de la rigidez inicial (R2 = 1,000, RMSE < 0,01 kN/mm) y un ajuste adecuado para la estimación de la fuerza de fluencia. De forma independiente, se evaluó el comportamiento de un dispositivo multidireccional compuesto por ocho elementos en forma de U dispuestos ortogonalmente mediante simulaciones numéricas basadas en el método de elementos finitos (FEM) bajo carga cíclica en la dirección de 90°. La configuración mixta (acero + CuAlBe) mostró el mejor equilibrio entre rigidez (9,9 N/mm), disipación de energía (0,27 J/ciclo) y capacidad de recuperación (IRD ≈ 0,94), lo que indica un rendimiento prometedor para aplicaciones multidireccionales. En general, los resultados consolidan una metodología que integra formulación analítica, simulación numérica y aprendizaje estadístico para estimar parámetros estructurales clave basados ​​en la geometría del elemento tipo oruga en forma de U, definido por sus dimensiones características (L, H, B y t). Dentro de este marco, el GPR se posiciona como una herramienta complementaria para la exploración eficiente del espacio de diseño, reduciendo la necesidad de un gran número de simulaciones numéricas adicionales.