Resumen

La Capacidad Axial de Soporte (ABC, en inglés) de un pilote de construcción se determina usualmente a través de una Prueba de Carga Estática (SLT, inglés). Sin embargo, estas pruebas son costosas y demandan tiempo. La evaluación de las Dinámicas de Alto Esfuerzo de Pilotes (HSDPT, inglés), que la provee el programa de Análisis de Excavación (PDA, inglés), es una forma de aproximación más reciente para preveer la Capacidad Axial de Soporte. En comparación con la Prueba de Cargas Estática, la evaluación PDA es rápida y económica. La implementación de Redes Neuronales Arficiales (ANN, en inglés) que permita resolver problemas geotécnicos ha ganado atención recientemente debido a su posibilidad de hallar relaciones no lineales entre los diferentes parámetros. En este estudio se propone un modelo predictivo ANN para estimar la Capacidad Axial de Soporte de pilotes y su distribución. Para fines de una red de construcción se realizaron 36 pruebas PDA en pilotes de diferentes proyectos. Los resultados de los Análisis de Excavación, las características geométricas de los pilotes, al igual que los datos de investigación del suelo se utilizaron para probar los modelos ANN. Los resultados indican la viabilidad del modelo ANN en predecir la resistencia de los pilotes. Los coeficientes de correlación, R², que alcanzaron 0.941, 09.36 y 0.951 para la evaluación de los datos, revelan que la capacidad del pilotaje en el último rodamiento, en el cojinete del eje y en la punta que se predijeron con el modelo ANN concuerda con las establecidas a través del HSDPT. A través del análisis de respuesta se determinó que la longitud y el área de los pilotes son factores dominantes en el modelo predictivo propuesto.

INTRODUCCIÓN

Las cimentaciones con pilotes se utilizan ampliamente para transferir las cargas estructurales a una profundidad suficiente en el suelo. La estimación adecuada de la capacidad portante axial es de suma importancia en el diseño de estructuras geotécnicas. La cantidad última de la carga que puede soportar el fuste del pilote determina el tipo de pilote, ya que los pilotes se clasifican según su mecanismo de transferencia de carga (pilotes de fricción y pilotes de soporte final). Por lo tanto, además de determinar la capacidad de carga última de los pilotes, también es ventajoso obtener la capacidad del fuste del pilote (Nazir et al, 2013).

Existen numerosos métodos para evaluar la capacidad portante de los pilotes y su distribución. Aunque se han hecho muchos intentos de desarrollar métodos analíticos o empíricos para la estimación de la capacidad portante de los pilotes (por ejemplo, Meyerhof, 1976; Vesic, 1977; Coyle y Castello, 1981), la mayoría de estos métodos se basan en el empirismo y son específicos del lugar (Randolph, 2003).​

• Materias:Bloque de hormigón Vigas de Hormigón Técnicas de predicción Resistencia de materiales Redes neuronales (Computadores)
• Subjects:Concrete blocks Concrete beams Prediction techniques Strength of materials Neural networks (Computer science)
• Palabras claves:Capacidad Axial de Soporte; Red Neuronal Artificial; Dinámicas de Alto Esfuerzo de Pilotes; Resistencia de punta.
• Keywords:Axial bearing capacity; Artificial neural network; High strain dynamic testing; Pile shaft resistance; Pile tip resistance