Resumen

Este trabajo desarrolló modelos de predicción del peso unitario seco máximo (γd,_max) y del contenido de humedad óptimo (OMC) para suelos compactados en Ceará, Brasil, ba M Winnie the Pooh sed en índice y propiedades físicas. La metodología incluyó datos de suelos utilizados en la construcción de 15 presas en Ceará, con información disponible sobre pruebas de laboratorio de interés. Se desarrollaron correlaciones mediante regresión no lineal, a partir de 169 resultados de laboratorio (83 para entrenamiento y 86 para validación de los modelos), que presentaron un R² de 0,763 para MoPesm (modelo de predicción para γd,_max) y 0,761 para MoTuo (modelo para OMC). A posteriori, los mismos índices físicos utilizados para entrenar y validar MoPesm y MoTuo fueron utilizados como entradas de otros modelos de predicción disponibles en la literatura, cuyos resultados difirieron considerablemente de los resultados de laboratorio para los suelos evaluados. MoPesm y MoTuo fueron capaces de predecir satisfactoriamente los parámetros de compactación, con resultados cercanos a los obtenidos en el laboratorio para las muestras de suelo ensayadas. Su rendimiento justifica su uso para predecir los parámetros de compactación en estructuras geotécnicas que utilizan suelos compactados cuando hay restricciones financieras, plazos cortos o falta de disponibilidad de equipos de ensayo, en particular en las primeras etapas de diseño y estudios preliminares, antes de que se pueda realizar un muestreo apropiado del suelo y una investigación de campo, ahorrando así tiempo y recursos financieros sustanciales.

INTRODUCCIÓN

Toda obra de ingeniería tiene sus riesgos inherentes, ya que innumerables incertidumbres están incorporadas en todas las fases de su desarrollo y ejecución. Para los movimientos de tierras, la predicción del comportamiento del suelo involucra varios aspectos; es prácticamente imposible afirmar con absoluta certeza si funcionará como se espera ( Vieira, 2005 ). En cuanto a la estimación de parámetros, una elección incorrecta puede provocar en última instancia fallos localizados o incluso el colapso general de la estructura.

Para tomar buenas decisiones ante tantas incertidumbres inevitables, Silva (2015) dice que es fundamental comprender de la mejor manera posible las variables que influyen en el comportamiento del suelo, así como concebir modelos matemáticos capaces de representar y predecir con precisión. el desempeño en campo de estructuras geotécnicas.

Cuando los datos experimentales son limitados, se debe fomentar el uso de metodologías más simples pero receptivas para evaluar problemas de ingeniería y predecir el comportamiento del suelo, especialmente si pueden realizarse en tiempos computacionales más cortos ( Silva et al. , 2016 ) .

• Materias:Modelo de predicción Metodologías paramétricas Mecánica de suelos Densidad
• Subjects:Prediction modeling Parametric methodologies Soil mechanics Density
• Palabras claves:Modelos predictivos; Suelos compactados; Densidad seca máxima; Contenido de humedad óptima
• Keywords:Predictive models; Compacted soils; Maximum dry density; Optimum moisture content