Tesis 2018

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Examinando Tesis 2018 por Materia "cohesión"

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    "INFLUENCIA DEL TIPO DE ESPÉCIMEN EN LOS PARÁMETROS DE RESISTENCIA AL CORTE DEL SUELO MEDIANTE ENSAYOS TRIAXIALES"
    (Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-12-17) Pérez Quispe, Vitaliano; Taipe Sedano, María Elena; Gaspar Paco, Carlos
    El principal objetivo de la investigación fue determinar la influencia al ensayar especímenes inalterados y alterados en los parámetros de resistencia al corte del suelo, la cohesión (C) y ángulo de fricción interna (Φ) mediante ensayos triaxiales tipo no consolidado no drenado (UU) las cuales se realizaron en el laboratorio de Mecánica de Suelos y Geotecnia de la Escuela Profesional de Ingeniería Civil – Huancavelica de la Universidad Nacional de Huancavelica (UNH). Muestras inalteradas fueron tallados para obtener especímenes inalterados (EI) y muestras alteradas compactados en el laboratorio para obtener especímenes alteradas (EA) usando como referencia la densidad in situ obtenido con el método de cono de arena y la humedad natural de cada material para obtener tres especímenes como mínimos, trabajados en condición natural. Las muestras de suelo fueron del tipo ML, SM, SM-SC y CL según SUCS, tomados de cinco puntos de exploración a cielo abierto, localizadas a espaldas de la Facultad de Obstetricia y la nueva infraestructura de la Facultad de Educación de la UNH. Los parámetros de resistencia al corte “C” y “Φ” se obtuvieron a partir de los esfuerzos principales mayor y menor de ensayos triaxiales UU ajustados con el criterio de falla lineal de Mohr-Coulomb con el software RocData v.4. La “C” en EI resultaron mayores que en los EA en un 60% y en el “Φ” en un 80% de los puntos de exploración, considerando que los resultados no necesariamente guardan la misma relación directa en cada punto. El análisis estadístico utilizado es el análisis de varianza de medidas repetidas, a pesar de encontrar un p>0.05 y pudiendo afirmar la hipótesis nula. La prueba de sensibilidad evidencia el aumento de la probabilidad de encontrar diferencia significativa con el tamaño muestral, es decir que los valores de “C” y “Φ” son sensibles a este factor. Para la “C” de 5 a 8 datos, la potencia estadística aumenta de 5.50% a 14.60% y para el ángulo de fricción interna aumenta de 27.30% a 53.70% respectivamente, considerando que los 3 datos adicionales para esta prueba se tomaron de investigaciones ya realizadas en la misma área de estudio. Concluyendo finalmente que existe influencia significativa en los parámetros de resistencia al corte del suelo estudiados en la presente investigación. Palabras clave: cohesión, ángulo de fricción interna, espécimen inalterado, espécimen alterado, suelo, ensayo triaxial, densidad in situ, condición natural, sensibilidad.
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    "PARÁMETROS DE RESISTENCIA AL CORTE DE SUELOS A PARTIR DE SUS PROPIEDADES FÍSICAS, UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y EQUIPO TRIAXIAL, UNH"
    (Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-12-11) Boza Capani, Marisabel; Merino Ortiz, Rodrigo; Ayala Bizarro, Iván Arturo
    RESUMEN El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar el desempeño del modelo de inteligencia artificial (Redes Neuronales Artificiales) para predecir los parámetros de resistencia al corte de suelos (ángulo de fricción interna y la cohesión), a partir de sus propiedades físicas (límites de Atterberg, granulometría, humedad, peso específico). Siendo estos parámetros muy importantes y necesarios para conocer las propiedades mecánicas del suelo, es decir, el comportamiento del suelo ante esfuerzos axiales y cortantes; ya que las estructuras de ingeniería civil están fundadas sobre tipo de suelo ideal o adecuado, que son encontradas a diferentes profundidades de su estratigrafía. Para alcanzar el objetivo planteado de la investigación se realizó los ensayos triaxiales no consolidado y no drenado (UU), así mismo, los ensayos básicos como el análisis granulométrico, los límites de Atterberg, el contenido de humedad y la densidad de cada muestra en base a las normas (NTP y ASTM), en la que se extrajo muestras de suelo in situ de 39 puntos representativos. Seguidamente, se realizó el entrenamiento del modelo de Red Neuronal Artificial donde las variables de entrada fueron (sus propiedades físicas) y de salida (parámetros de resistencia al corte); en el que se realizó varias simulaciones haciendo uso de la metodología de propagación inversa (Feed-Forward Backprop), buscando encontrar el error cuadrático medio (MSE). En la que se utilizó el 72% de datos para el entrenamiento del modelo y el 28 % restante para la validez del modelo, usando el software Matlab. Los resultados obtenidos del proyecto de investigación evaluados mediante el análisis estadístico de error medio cuadrático (MSE), se dividen en: Entrenamiento (Training) (R=0.93927), Validación (R=0.99746), Test (R=0.96465), obteniéndose un modelo de Red Neuronal Artificial con (R=0.95507); siendo R el coeficiente de determinación R-cuadrado, demostrando de ese modo ser eficaz para predecir los parámetros de resistencia al corte de suelos con un error menor al 5%, proponiéndose como alternativa para el estudio geotécnico, para la planificación, diseño y ejecución de un proyecto de construcción. Palabras Clave: Parámetros de resistencia al corte, cohesión, ángulo de fricción interna, granulometría, contenido de humedad, densidad, límites de Atterberg, redes neuronales artificiales.