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    Aplicação do modelo de dano de Mazars na análise numérica de vigas em concreto armado - Um estudo sobre a influência dos parâmetros internos do modelo de dano combinados a modelos de resistência ao cisalhamento

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    401.pdf (612.7Kb)
    Data
    2016-10-18
    Autor
    Caio Gorla Nogueira
    José Vitor de Lira Haraki
    Metadata
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    Resumo
    Atualmente, a demanda por modelos mecânicos computacionais cada vez mais precisos para a representação do comportamento de estruturas em concreto armado têm sido imperativa. O avanço na produção de novos concretos com propriedades e comportamentos específicos exige que os modelos matemáticos para previsão de esforços, tensões, deformações e deslocamentos sejam capazes de representar adequadamente estruturas constituídas com esses materiais. Nesse contexto, a mecânica do dano no contínuo constitui uma ferramenta interessante para a simulação do comportamento do concreto, pois permite considerar as consequências do aumento da fissuração sobre a rigidez e resistência dos elementos estruturais. No entanto, modelos de dano são dependentes de parâmetros internos para que suas leis de evolução sejam capazes de predizer os comportamentos de tração e compressão do concreto. Tais parâmetros devem ser calibrados a partir de resultados conhecidos e inseridos no modelo mecânico. Com isso, neste trabalho são apresentados resultados de análises numéricas de elementos em concreto armado com a consideração do engrenamento dos agregados e armadura transversal, variando os parâmetros internos de dano, com o objetivo de mostrar sua influência no comportamento estrutural global. Os parâmetros foram calibrados a partir de uma técnica baseada no Método dos Mínimos Quadrados e leis constitutivas teóricas consagradas na literatura. Os resultados mostraram forte dependência da resposta em função dos parâmetros utilizados e que a técnica de calibração foi adequada para a sua obtenção.
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/93096
    Collections
    • I Simpósio de Métodos Numéricos em Engenharia (2016) [79]

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