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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://repositorio.unb.br/handle/10482/53131
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Titre: Investigação numérica da capacidade resistente da ligação aço-concreto com conector treliçado
Autre(s) titre(s): Numerical investigation of the load-bearing capacity of steel–concrete connection with truss connector
Auteur(s): Moura, Paulo Henrique Roberto
Orientador(es):: Silva, Ramon Saleno Yure Rubim Costa
Coorientador(es):: Lima, Jerfson Moura
Assunto:: Conector de cisalhamento treliçado
Modelagem numérica
Estudo paramétrico
Proposição de equação
Redes neurais artificiais
Date de publication: 17-nov-2025
Référence bibliographique: MOURA, Paulo Henrique Roberto. Investigação numérica da capacidade resistente da ligação aço-concreto com conector treliçado. 2025. 137 f., il. Dissertação (Mestrado em Estruturas e Construção Civil) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Résumé: Os conectores de cisalhamento são essenciais para a transferência de esforços entre um perfil metálico e uma laje de concreto. Os conectores de cisalhamento convencionais, em especial o stud bolt, apresentam restrições que envolvem aspectos relacionados à execução, desempenho estrutural e custo. Por essa razão têm sido propostas alternativas como o Conector Treliçado, que se destaca por apresentar facilidade de execução, comportamento estrutural dúctil, viabilidade técnica e menor custo de produção. No entanto, os ensaios push-out, utilizados para estudar esses conectores, são onerosos e custosos. Como alternativa, modelos numéricos vêm sendo empregados para simular esses ensaios, mas muitos apresentam alto custo computacional, limitando sua aplicação. Este trabalho investiga numericamente a capacidade resistente da ligação aço-concreto por meio de um modelo numérico tridimensional não linear de baixo custo computacional desenvolvido no ABAQUS. O modelo reduziu o tempo de processamento de 19 horas para aproximadamente 70 segundos, mantendo a qualidade da análise, com erros inferiores a 5%, em relação a dados experimentais e numérico da literatura. Com base nesse modelo, realizou-se um estudo paramétrico, variando altura, ângulo de abertura, diâmetro e resistências do aço e do concreto para avaliar sua influência na capacidade resistente do conector. Constatou-se que o diâmetro da barra de aço é o fator mais influente, podendo aumentar a capacidade resistente da ligação em até 94%. Por fim, foi proposta uma equação para o cálculo da capacidade resistente da ligação, baseada em um banco de dados gerado por uma rede neural artificial.
Abstract: Shear connectors are essential for transferring forces between a steel profile and a concrete slab. Conventional shear connectors, especially the stud bolt, present limitations related to execution, structural performance, and cost. For this reason, alternatives such as the Truss Connector have been proposed, which stands out for its ease of execution, ductile structural behavior, technical feasibility, and lower production cost. However, push-out tests used to study these connectors are expensive and time-consuming. As an alternative, numerical models have been employed to simulate these tests, but many of them involve high computational costs, limiting their practical application. This study numerically investigates the load-bearing capacity of the steel–concrete connection through a three-dimensional nonlinear numerical model with low computational cost developed in ABAQUS. The model reduced processing time from 19 hours to approximately 70 seconds while maintaining analysis quality, with errors below 5% compared to experimental and numerical data from the literature. Based on this model, a parametric study was conducted by varying the height, opening angle, diameter, and the strengths of steel and concrete to assess their influence on the connector's load-bearing capacity. It was found that the diameter of the steel bar is the most influential factor, potentially increasing the connection's capacity by up to 94%. Finally, an equation for calculating the load-bearing capacity of the connection was proposed, based on a database generated by an artificial neural network.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Civil e Ambiental (FT ENC)
Description: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Programa de Pós-Graduação em Estruturas e Construção Civil, 2025.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Estruturas e Construção Civil
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Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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