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Este trabajo propone un método de elementos finitos (FE) para calcular la profundidad de penetración por corrosión (rcrit) en las armaduras de acero, necesaria para originar la aparición de la primera grieta visible en el recubrimiento de hormigón. El análisis por FE se ha llevado a cabo utilizando el programa comercial ANSYS. El método de FE obtenido se ha desarrollado en función del espesor del recubrimiento de hormigón libre (C), el diámetro de la armadura (D), la longitud de la zona anódica (L), y el tipo de hormigón. Los resultados obtenidos muestran una gran influencia de la corrosión localizada (pequeñas zonas anódicas frente a grandes zonas catódicas) en la predicción del valor de rcrit. Esta influencia sólo puede ser analizada tridimensionalmente. El modelo de FE propuesto se validó utilizando datos de la bibliografía. La originalidad del procedimiento propuesto radica en la consideración de la dirección longitudinal en el análisis, para tener en cuenta la extensión de la zona anódica. El tipo de corrosión tiene una gran dependencia de la relación entre C/L, ocasionando corrosión uniforme para valores entre 0,02 < C/L < 0,1, y originando corrosión localizada para valores entre 0,5 < C/L < 4,0.

In the present study, the optimal seismic design of reinforced concrete (RC) buildings is obtained. For this purpose, genetic algorithms (GAs) are used through the technique NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm), thus a multiobjective procedure with two objective functions is established. The first objective function is the control of maximum interstory drift which is the most common parameter used in seismic design codes, while the second is to minimize the cost of the structure. For this aim, several RC buildings are designed in accordance with the Mexico City Building Code (MCBC). It is assumed that the structures are constituted by rectangular and square concrete sections for the beams, columns, and slabs which are represented by a binary codification. In conclusion, this study provides complete designed RC buildings which also can be used directly in the structural and civil engineering practice by means of genetic algorithms. Moreover, genetic algorithms are able to find the most adequate structures in terms of seismic performance and economy.