Ingeniero Civil / En este trabajo de memoria de título se analiza y estudia el efecto que tiene compatibilizar registros de terremotos reales con un espectro de diseño o Target, para diferentes tipos de suelos. Entre los objetivos que se destacan del trabajo son la implementación en el software Matlab de un programa de compatibilización espectral, realizar una base de datos de registros compatibilizados y la generación de curvas de fragilidad a partir de dicha base datos. En primer lugar, se revisó antecedentes generales acerca de un método de compatibilización espectral, el cual modifica el registro que se quiere compatibilizar en el tiempo agregando funciones wavelet, para posteriormente implementar dicho método en el software Matlab. Luego se hicieron diferentes estudios con el programa ya implementado, utilizando registros de terremotos chilenos compatibilizados a un Target, los cuales fueron comparados mediante la obtención de sus parámetros sísmicos tales como la aceleración máxima del suelo (PGA), Potencial Destructivo, etc. Después de efectuar diversos estudios con el programa implementado en Matlab, se hizo una base de datos de registros de terremotos chilenos compatibilizados a diferentes espectros utilizados como Target (considerando diferentes niveles de PGA), a partir de la cual finalmente se generaron curvas de fragilidad mediante la obtención de la respuesta de desplazamiento no lineal de un modelo estructural simplificado (para distintos rangos de PGA), el cual representa las características de los principales edificios chilenos de hormigón armado que se vieron dañados sustancialmente por el terremoto del Maule el 27 Febrero de 2010 en la Región Metropolitana, de manera de determinar distintos estados de daño de la estructura. Los registros compatibilizados de la base de datos, y registros de terremotos relevantes de Chile, fueron analizados y comparados a partir de sus gráficos en escala logarítmica de Potencial Destructivo en función del PGA, de forma de visualizar la dispersión y tendencia de los datos. Mediante las comparaciones realizadas, se observó que la tendencia y propiedades de los registros compatibilizados dependen principalmente del espectro utilizado como Target y del registro inicial que se utiliza para realizar la compatibilización. Finalmente, a partir de las curvas de fragilidad, se analizó el estado de daño del modelo estructural, obteniéndose un incremento de probabilidad de daño a medida que el tipo de suelo utilizado para generar el Target exigía mayor demanda sísmica a la estructura.

Ingeniera Civil / La evaluación de los daños y/o pérdidas en un sitio determinado ocurridos como consecuencia de un terremoto es un tema importante en el ámbito de la ingeniería sísmica. Las escalas de intensidades permiten identificar en primera instancia y en forma rápida el nivel de severidad del movimiento, pero estas son de carácter cualitativo ya que están basadas en la observación y el juicio humano. Por lo anterior, se han buscado relaciones entre los parámetros instrumentales asociados a un movimiento sísmico y las escalas de intensidades. En particular, este trabajo tiene como objetivo principal estimar la Intensidad de Mercalli Modificada (IMM) mediante el uso de parámetros instrumentales utilizando métodos estadísticos tanto de clasificación como de regresión. Además, se busca identificar que variables son las más influyentes en el valor de la escala de la Intensidad de Mercalli Modificada asignado luego de la ocurrencia de un sismo. Para lograr los objetivos de este trabajo se utilizan dos métodos estadísticos que son clasificados dentro de lo que se conoce como Aprendizaje Automático (AA): Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Regresión Logística Multinomial (RGM). Los parámetros instrumentales considerados son: Aceleración Máxima de Suelo (PGA), Velocidad Máxima de Suelo (PGV), duración fase fuerte, Intensidad de Arias (Ia), Intensidad Espectral de Housner (SI), Intensidad Instrumental de la Agencia Meteorológica de Japón (IJMA), velocidad absoluta acumulada (CAV), intensidad de cruces por cero (ν), frecuencia central, espectros de respuesta (Sa, Sv y Sd), distancia al hipocentro, profundidad hipocentro y fuente sismogénica. Del desarrollo de este trabajo y el análisis de los resultados obtenidos, se tienen como conclusiones y observaciones principales que el método de RLM presenta un mejor desempeño que RNA. En cuanto a qué parámetros instrumentales son los más influyentes, se obtiene que son: log(PGV), log(PGA), log(Ia), log(SI) e IJMA. El modelo generado mediante RLM ocupando solo estas variables arroja un mayor porcentaje de clasificación que ocupando todos los parámetros. Sin embargo, para ambos métodos el uso de cada variable por separado (las más influyentes) es levemente mejor que utilizar las cinco juntas, siendo la que mejor resultados entrega log(PGV). Por último, de los resultados se observa que el conocimiento a priori del tipo de suelo no es influyente en los resultados.