APLICACIÓN DE REDES NEURONALES AL ENSAYO CBR DEL SUELO

Abstract

El principal objetivo de esta tesis es aplicar la teoría de las Redes Neuronales Artificiales para la estimación de la razón de soporte de California (CBR) mediante las propiedades físicas del suelo. Primero, se determinará en cada tipo de suelo de que manera las propiedades físicas influyen sobre el resultado del ensayo. El CBR utilizado será el medido al 95% de la densidad máxima compactada seca, debido a que sólo se contaba con datos medidos en estas condiciones. El CBR es un índice de la resistencia al corte del suelo, por ende este estudio también se enfoca en identificar que propiedades del suelo afectan a la resistencia, y de que manera. De forma complementaria, se realiza un estudio y presentación de las redes neuronales artificiales y su funcionamiento, con el fin de seleccionar la red que más se adecue al problema. Luego de haber elegido la o las redes, se procede a su aplicación mediante el software Neurosolution. Con los resultados obtenidos se analiza si es posible o no la determinación del índice CBR mediante redes neuronales. Cabe destacar que en la literatura existen fórmulas que permiten estimar el CBR mediante las propiedades físicas del suelo, estas fórmulas se usaron para establecer una comparación con los resultados obtenidos en este estudio. Considerando que en el diseo vial es necesario emplear el CBR a densidad natural, se aplicaron las redes neuronales para obtener el CBR a 90% de la densidad máxima compactada seca, el cual es similar al CBR a densidad natural.