Resumen

Uno de los principales factores impulsadores para la evaluación de estructuras es el asentamiento de la cimentación. Medir el asentamiento de estructuras en campo es costoso, especialmente cuando se aplican cargas pesadas. Los modelos de predicción de asentamiento pueden ser utilizados para evitar el alto costo de las pruebas de campo de asentamiento. En este estudio se han desarrollado y aplicado cuatro métodos avanzados de regresión heurística para estimar el asentamiento de cimentaciones de losa, a saber, regresión de splines adaptativos multivariables (MARS), árbol de modelos M5 (M5Tree), redes neuronales de regresión generalizada (GRNN) y técnicas de regresión de vector de soporte (SVR). Se utiliza la simulación de cimentaciones de pilotes de losa para calcular los asentamientos de pilotes bajo el efecto de cargas estáticas y dinámicas. Se comparan estudios previos con los modelos recién desarrollados. Los resultados muestran que los cuatro modelos pueden ser utilizados para predecir con precisión los asentamientos

• Materias:Matriz acústica Ingeniería subterránea Vibración longitudinal Transmisión dinámica Fallas de rodamientos
• Subjects:Acoustic array Underground engineering Longitudinal vibration Dynamic transmission Bearing failures
• Palabras claves:Factores de conducción; Modelos de predicción de asentamiento; Métodos de regresión; Asentamiento de cimientos; Cimientos de losa; Regresión de vectores de soporte
• Keywords:Driving factors; Settlement prediction models; Regression methods; Foundation settlement; Raft foundations; Support vector regression