Utilización del software ArcoTSAM para el aprendizaje del comportamiento de las estructuras de fábrica

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.20868/abe.2017.2.3558

Palabras clave:

Comportamiento estructural, software, practice, estructuras de fábrica, programación lineal, Structural performance, práctica, structures of perforated, linea programation

Resumen

El aprendizaje del comportamiento mecánico de las estructuras de fábrica presenta ciertas dificultades. El conocimiento que subyace al estudio de las estructuras está condicionado por el uso casi exclusivo en su construcción en los últimos cien años de hormigón armado y acero. Los modelos habitualmente utilizados para analizar estas tipologías de estructuras no son aplicables a las construcciones de fábrica. Por ello, al comenzar a estudiar las fábricas hay una dificultad inicial que consiste en reconocer que se trata de una tipología de estructura diferente, y que para su comprensión hay que valerse de herramientas distintas a las que se utilizan habitualmente en la práctica profesional contemporánea. El programa ArcoTSAM que se presenta en este trabajo ha sido realizado por profesores del actual departamento de Estructuras y Física de Edificación (DEFE), de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de Madrid (ETSAM) y es una herramienta que permite el análisis de estructuras de fábrica consideradas como agregados de bloques rígidos. Se trata de varios conjuntos de bibliotecas escritas en el lenguaje de programación de Maple. En este trabajo se muestra cómo la herramienta ArcoTSAM puede utilizarse para facilitar el aprendizaje del comportamiento de las estructuras de fábrica en cursos de grado o de máster, además de servir como herramienta de investigación.

 

 

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Publicado

2017-08-31

Número

Sección

Artículos

Cómo citar

Magdalena-Layos, F., Antuña-Bernardo, J., Aznar-López, A., & Hernando-García, J. I. (2017). Utilización del software ArcoTSAM para el aprendizaje del comportamiento de las estructuras de fábrica. Advances in Building Education, 1(2), 12-25. https://doi.org/10.20868/abe.2017.2.3558