Modelos Numéricos de Predicción del Comportamiento de Cables Sujetos a Carga Axial, Torsión y Flexión

Abstract

Un cable es un elemento estructural utilizado fundamentalmente para transmitir carga axial. Sin embargo existen otros tipos de esfuerzos, que se pueden transmitir en el cable, tales como la flexión. La modelación analítica de un cable es compleja debido a que los elementos que lo forman están sometidos a diversos tipos de esfuerzos internos, posibles deslizamientos relativos entre sus elementos, a la naturaleza no lineal de su geometría y eventualmente a la no linealidad de las leyes constitutivas de los materiales que lo forman.

En particular, la investigación en el campo de la modelación de cables en flexión ha propuesto numerosos modelos analíticos que permiten predecir su comportamiento mecánico. Sin embargo, pocos estudios comparan estos modelos entre sí, o discuten los rangos de aplicabilidad en que son válidos. El objetivo de este trabajo es describir siete modelos analíticos discretos lineales, comúnmente citados en la literatura, desarrollados para predecir el comportamiento de cables sujetos principalmente a flexión. Estos modelos consideran una ley constitutiva de los elementos que forman el cable lineal y el potencial deslizamiento relativo entre éstos producto de incrementos en la curvatura del cable. Dichos modelos se comparan con datos experimentales reportados en la literatura (cables cuyos diámetros varían entre 0.5 y 15 mm) y con modelos propuestos basados en la combinación de las hipótesis de los siete modelos descritos.

Basado en las comparaciones con datos experimentales, el modelo que mejor predice el comportamiento de un cable en flexión es el modelo propuesto C-P basado en los modelos individuales de los autores Costello y Papailiou. Este modelo además incorpora los efectos de la carga axial y torsión en el cable. El modelo C-P predice las tensiones normales en los elementos que forman el cable y la relación momento-curvatura del cable con un error promedio no superior al 20% con respecto a los datos experimentales.