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Tesis:

Caracterización de la vulnerabilidad sísmica de las edificaciones residenciales empleando análisis de conglomerados y redes neuronales : aplicación a escenarios de riesgo en Murcia (España) y Valdivia (Chile)

  • Autor: MEYERS ANGULO, Eduardo

  • Título: Caracterización de la vulnerabilidad sísmica de las edificaciones residenciales empleando análisis de conglomerados y redes neuronales : aplicación a escenarios de riesgo en Murcia (España) y Valdivia (Chile)

  • Fecha: 2023

  • Materia:

  • Escuela: E.T.S.I. EN TOPOGRAFIA, GEODESIA Y CARTOGRAFIA

  • Departamentos: INGENIERIA TOPOGRAFICA Y CARTOGRAFIA

  • Acceso electrónico: https://oa.upm.es/76764/

  • Director/a 1º: MARTÍNEZ CUEVAS, Sandra
  • Director/a 2º: GASPAR ESCRIBANO, Jorge M.

  • Resumen: En esta tesis se estudia la vulnerabilidad sísmica de edificios de uso residencial teniendo en cuenta no solo factores que determinan su comportamiento estructural y el sistema resistente a cargas laterales, sino también modificadores edificatorios o urbanos, relacionados con la configuración geométrica del edificio en el espacio tridimensional o en relación a los edificios colindantes. Se aplican diferentes métodos de análisis estadístico para mejorar la caracterización de las tipologías constructivas observadas. Así, el método de análisis de conglomerados permite encontrar los agrupamientos de variables (atributos del edificio, incluyendo sus modificadores edificatorios) más comunes y característicos de cada zona de estudio. Además, se aplican técnicas de redes neuronales (perceptrón multicapa) para validar los resultados obtenidos por el análisis de conglomerados y determinar la variabilidad (o representatividad) con la que se puede encontrar un modificador asociado a una tipología constructiva. Como resultado de estos análisis estadísticos se obtiene un catálogo de conglomerados de tipologías edificatorias (CTE) para cada zona de estudio. Seguidamente, se utiliza el método del índice de vulnerabilidad para cuantificar la vulnerabilidad sísmica de esos CTEs y se establecen los rangos de variación más probable y posible. La metodología desarrollada se aplica a dos ciudades seleccionadas por sus diferencias en cuanto a características sísmicas, climáticas y urbanísticas: Murcia (España) y Valdivia (Chile). Si bien ambas destacan por su alta peligrosidad sísmica en un contexto nacional, las características sismotectónicas de Valdivia le confieren una peligrosidad mucho mayor que Murcia en una comparativa global. Por contra, la vulnerabilidad sísmica de Murcia es mucho mayor que la de Valdivia, encontrándose gran cantidad de edificios que han sido erigidos son tener en cuenta ninguna consideración sismorresistente. Por el contrario, la sucesión de eventos sísmicos importantes en Valdivia ha conducido a la destrucción de los edificios antiguos y la predominancia de las edificaciones con un diseño sismorresistente notable. Por último, Valdivia presenta una trama urbana más regular que Murcia, con predominio de construcciones bajas de madera. Por su parte, en Murcia la trama urbana es más irregular (especialmente en los barrios antiguos) y abundan las construcciones de mampostería y hormigón armado. Se plantean diversos escenarios de riesgo en ambas localidades. Para ello, se identifican las principales fuentes sísmicas, incluyendo fallas activas y sectores de la zona de subducción, se seleccionan los modelos de movimiento fuerte más adecuados para cada zona de estudio y se calcula el movimiento sísmico esperado en cada ciudad considerando el efecto de sitio. Para cada localidad, se identifican y asignan las curvas de fragilidad y las curvas de vulnerabilidad a los diferentes CTE para calcular la distribución de daño esperado y la proporción de pérdida esperada, respectivamente. Finalmente se comparan y discuten los resultados obtenidos en cada zona y se proponen unas conclusiones y líneas futuras de investigación identificadas a raíz de este estudio. ABSTRACT In this PhD thesis, I study the seismic vulnerability of residential buildings takin into account not only the factors that control their structural response and lateral load-resisting system, but also urban modifiers linked to the 3D geometric configuration of the building and its relation with the adjoining buildings. I apply several statistical methods to improve the characterization of observed building typologies: I use the cluster analysis to identify the more common groups of variables (building attributes, including urban modifiers) that characterize each study area. In addition, I apply artificial neural networks (multilayer perceptron) to validate the results given by the cluster analysis and to determine the variability (or representativeness) of finding a certain urban modifier associated to a building typology. As a result of these statistical analyses, I obtain a catalogue of building typology clusters (BTC) for each study area. Subsequently, I use the vulnerability index method to quantify the seismic vulnerability of these BTCs for each study area, including their most likely and possible range of variation. The method developed in this thesis is applied in two cities that are chosen because of their different characteristics regarding seismic activity, climatic conditions and urban patterns: Murcia (Spain) and Valdivia (Chile). Both cities rank as high seismic hazard in a national context, although the seismotectonic characteristics around Valdivia reflect a clearly higher seismic hazard than Murcia in a global context. By contrast, the seismic vulnerability of Murcia is much higher than the vulnerability of Valdivia. In Murcia, there are many relatively old, non-engineered (without earthquake-resistant design) buildings still erected. In Valdivia, the succession of significant seismic events has led to the destruction of old buildings and the prevalence of buildings with a notable level of earthquake-resistant design. In addition, Finally, Valdivia presents a more regular urban pattern than Murcia, with predominance of low-rise timber structures in Valdivia and irregular urban pattern in Murcia (especially in the oldest districts), where masonry and reinforced concrete buildings are abundant. Several seismic risk scenarios are proposed for both study areas. This requires identifying the main seismic sources, including active faults and patches of subduction zones, selecting appropriate ground motion prediction models for each tectonic region, and computing the expected seismic strong motion including site effects for each study area. For each city, I identify and assign fragility curves and vulnerability curves to the different CTEs to calculate the expected damage distribution and expected loss ratios, respectively. Finally, I compare and discuss the results obtained for each study area and propose son conclusions and future research lines.