Browsing by Subject "AASHTO 2008"
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- PublicationDESARROLLO DE UN MODELO DE PREDICCIÓN DEL ESCALONAMIENTO EN PAVIMENTOS RÍGIDOS(2017)
;NAVARRO COFRÉ, JORGE IGNACIO ;WAHR DANIEL, CARLOSUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM OBRAS CIVILESEn el contexto de continuar avanzando en la implementación de la Guía Empírico Mecanicista de Diseño de Pavimentos AASHTO 2008 (GEMDP) en Chile, este estudio se enfoca en el modelo de predicción del escalonamiento de pavimentos rígidos. Específicamente, esta memoria de título se orienta en la parte mecanicista del modelo, la cual busca calcular las respuestas del pavimento (deflexiones), desarrollando un método de redes neuronales artificiales para disminuir los tiempos de cálculo en comparación con métodos tradicionales como el de elementos finitos.Los datos necesarios para el entrenamiento de las redes neuronales artificiales se obtienen realizando una caracterización y análisis de más de 27.000 estructuras de pavimentos rígidos con distintas configuraciones de carga posicionadas en la esquina de la losa, determinando así la respuesta crítica del pavimento con respecto al deterioro de escalonamiento mediante el software ISLAB2000. A partir de los resultados obtenidos con el entrenamiento de la red neuronal artificial, se desarrolla una herramienta de cálculo para la predicción de las deflexiones de esquina de la losa cargada y no cargada utilizando el programa computacional MATLAB. Con los resultados arrojados por el programa se puede calcular el escalonamiento mediante el modelo de escalonamiento de la GEMDP calibrado en el proyecto Innova Chile – Corfo 11BPC-10220 para las condiciones chilenas.Las seis redes neuronales programadas en este estudio presentan una buena capacidad de predicción de las deflexiones de esquina de la losa cargada y no cargada exhibiendo errores bajos si se compara con los resultados calculados mediante elementos finitos por lo que se asegura un adecuado comportamiento del modelo para utilizarlo en la predicción del escalonamiento mediante los métodos recomendados por la GEMDP.