El modelo analiza una viga de madera sometida a la carga de paso humano, enfocado en las reacciones estructurales bajo condiciones específicas. Este tipo de análisis es crucial para asegurar la seguridad y funcionalidad en infraestructuras donde la interacción con usuarios es constante.
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Viga de madera sometida a carga peatonal
Número de nudos | 4 |
Número de líneas | 2 |
Número de barras | 2 |
Número de superficies | 0 |
Número de sólidos | 0 |
Número de casos de carga | 16 |
Número de combinaciones de carga | 3 |
Número de combinaciones de resultados | 0 |
Peso completo | 0.038 t |
Dimensiones (métricas) | 7,000 x 0,000 x 0,000 m |
Dimensiones (imperiales) | 22.97 x 0 x 0 feet |
Aquí puede descargar varios modelos de estructuras que puede usar para fines de formación o para sus proyectos. Sin embargo, no ofrecemos ninguna garantía u obligación por la precisión o integridad de los modelos.





En RWIND Simulation, es posible dividir el modelo en zonas diferentes. Por un lado, se pueden asignar diferentes rugosidades de la superficie a las zonas. Por otro lado, es posible evaluar mejor los resultados locales.

El programa RWIND Simulation para generar cargas de viento basado en la dinámica de fluidos computacional (CFD) se puede utilizar en idiomas diferentes, por ejemplo en:
- Alemán
- Inglés
- Checo
- Español
- Francés
- Italiano
- Polaco
- Portugués
- Ruso

Utilice el programa RWIND Simulation para considerar una rugosidad de las superficies del modelo aplicando una condición de contorno de la pared rugosa modificada. El modelo numérico se basa en la suposición de que los granos con un cierto diámetro están dispuestos de forma homogénea en la superficie del modelo, similar a un papel de lija. El diámetro del grano se describe con el parámetro Ks y la distribución con el parámetro Cs. Al considerar la rugosidad del muro, la simulación numérica del flujo puede capturar la realidad mejor.

El espacio del volumen en RWIND Simulation se puede discretizar opcionalmente con la teoría de segundo orden entre las celdas.
Este planteamiento ampliado generalmente ofrece resultados más precisos a pesar de un comportamiento de convergencia peor.