Resumen

La disminución de la oferta de suelos con parámetros geotécnicos adecuados para diseños de pavimentos es un problema visible en nuestro entorno. Para establecer diseños más eficientes y criterios de construcción adecuados, es esencial entender el rendimiento de los materiales. Este es un estudio de la deformación permanente (PD) del suelo utilizado en capas de pavimento, obteniendo modelos de predicción a través de la técnica de redes neuronales artificiales, además del diseño de estructuras de pavimento utilizando métodos mecanístico-empíricos y empíricos. Se utilizó el ensayo triaxial de carga repetida en múltiples etapas (RLT), así como análisis numéricos de tensiones y desplazamientos utilizando el programa CAP3D. Los resultados mostraron que tanto el procedimiento de prueba como los modelos de predicción se desempeñaron satisfactoriamente en la obtención del comportamiento de la PD. Además, los diseños utilizando los métodos adoptados resultaron en estructuras distintas, es decir, con un espesor diferente a las capas de

• Materias:Modelo de rigidez Desempeño estructural Fallas estructurales Estructuras de membrana
• Subjects:Stiffness model Structural performance Structural failures Membrane structures
• Palabras claves:Suministro; Suelos; Diseños de pavimentos; Deformación permanente; Modelos de predicción; Materiales granulares
• Keywords:Supply; Soils; Pavement designs; Permanent deformation; Prediction models; Granular materials