ESTIMACION DEL MODULO DE RESILIENCIA USANDO REDES NEURONALES

El modulo de resiliencia es un parametro de suma importancia en los metodos de diseno de pavimentos actuales, ya que es la base para determinar esfuerzos, desplazamientos y deformaciones en los mismos. Este parametro ha sido estudiado ampliamente y un gran numero de estas investigaciones se ha enfocado en proponer metodologias para predecirlo sin que sea necesario llevar a cabo pruebas de laboratorio. En este trabajo se propone utilizar las redes neuronales artificiales para predecir este parametro, tras conocer las propiedades indice del suelo y el estado de esfuerzos. En el documento se presenta la programacion de la red neuronal; y como producto final, se pone a disposicion del usuario una aplicacion para estimar el modulo de resiliencia. Abstract The resilient modulus is an important parameter in the new pavement design methods, because it is the basis for determining stresses, displacements and deformations in the structure. This parameter has been extensively researched and a large number of the studies have focused on predicting this parameter without performing laboratory testing. This research indicates that artificial neural networks provide a reliable tool to predict the resilient modulus of fine grained soils based only on index properties and stress states. In this document, it is shown the programming or the neural network, and as a final product, an application is given to the user to estimate the resilient modulus.

Language

  • Spanish

Media Info

  • Media Type: Web
  • Features: Bibliography; Figures; Tables;
  • Pagination: xiv+77p
  • Serial:
    • PUBLICACION TECNICA
    • Issue Number: 528
    • Publisher: Instituto Mexicano del Transporte
    • ISSN: 0188-7297

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01683758
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Instituto Mexicano del Transporte
  • Files: ITRD
  • Created Date: Oct 18 2018 3:07PM