Resumen

Con el fin de mejorar la precisión de la estimación de la capacidad de carga de cimentaciones de pilotes, se propuso un nuevo método de pronóstico de la capacidad de carga de cimentaciones de pilotes basado en la prior no informativa de Jeffreys utilizando el método MCMC (cadenas de Markov Monte Carlo) de la teoría Bayesiana. El enfoque propuesto se utilizó para estimar los parámetros de la distribución Normal. Se utilizó simulación numérica para producir pseudomuestras. Se comparó la estimación de parámetros del método de máxima verosimilitud y la teoría estadística Bayesiana para estimar los parámetros de la distribución Normal, lo cual se comparó con el valor teórico de la pseudomuestra de la distribución Normal. El resultado indica que el modelo de pronóstico de distribución Normal utilizando el método Bayesiano es mejor que el del método de máxima verosimilitud, y el rendimiento del método propuesto mejoró con el aumento del número de pseudomuestras. Por último, el método propuesto se aplicó para estimar el

• Materias:Riostra Propiedades mecánicas Fracturación hidráulica Deformación de cimientos Cálculo de grietas
• Subjects:Brace Mechanical properties Hydraulic fracturing Foundation deformation Crack calculation
• Palabras claves:Mejora; Precisión de la estimación; Capacidad de carga; Cimentación de pilotes; Método bayesiano; Estimación de parámetros
• Keywords:Improvement; Estimation accuracy; Bearing capacity; Pile foundation; Bayesian method; Parameter estimation