Resumen

La resistencia residual al corte del suelo licuado es crítica para estimar el desplazamiento de la propagación lateral. En el artículo, se entrenó un modelo de Red Neuronal Artificial para predecir la relación de resistencia residual al corte basada en los historiales de casos de propagación lateral. Se analizaron historiales de casos de alta calidad con el método del bloque deslizante de Newmark. El modelo de Red Neuronal Artificial se utilizó para predecir la resistencia residual al corte del suelo licuado, y la aceleración de rendimiento post-licuefacción correspondiente a la resistencia residual al corte se obtuvo mediante el análisis de equilibrio límite. Al comparar las relaciones de resistencia residual al corte predichas con los valores registrados para diferentes historiales de casos, el coeficiente de correlación, , fue de 0.92 y el error cuadrático medio (MSE) fue de 0.001 para las predicciones del modelo de Red Neuronal Artificial. Se realizó una comparación entre la propagación lateral predicha y reportada para cada historial de caso

• Materias:Modelo de rigidez Desempeño estructural Fallas estructurales Estructuras de membrana
• Subjects:Stiffness model Structural performance Structural failures Membrane structures
• Palabras claves:Resistencia residual al corte; Suelo licuado; Desplazamiento lateral; Modelo de Red Neuronal Artificial; Historias de casos; Método de bloque deslizante de Newmark
• Keywords:Residual shear strength; Liquefied soil; Lateral spreading; Artificial Neural Network model; Case histories; Newmark sliding block method