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Ing. Fabricio Leiva Villacorta , Ph.D., MBA Ing . David Timm, Ph.D., PE

RETROCALCULO DE MÓDULOS MEDIANTE EL USO DE REDES NEURALES ARTIFICIALES CONSIDERANDO CARGA MÚLTIPLE Y CERO FRICCIÓN ENTRE CAPAS DE PAVIMENTOS FLEXIBLES. Ing. Fabricio Leiva Villacorta , Ph.D., MBA Ing . David Timm, Ph.D., PE. Evaluación de pavimentos. Diseño M-E Sobrecapa. Materiales.

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  1. RETROCALCULO DE MÓDULOS MEDIANTE EL USO DE REDES NEURALES ARTIFICIALES CONSIDERANDO CARGA MÚLTIPLE Y CERO FRICCIÓN ENTRE CAPAS DE PAVIMENTOS FLEXIBLES Ing. Fabricio Leiva Villacorta, Ph.D., MBA Ing. David Timm, Ph.D., PE

  2. Evaluación de pavimentos Diseño M-ESobrecapa Materiales Ambiente Tráfico EstructuraExistente σε Respuesta Retrocálculo Pavement Evaluation AnálisisMecanístico Rehabilitación Funciones de transferencia Vida Remanente

  3. Retrocálculo FWD ConvertirDeflexionesmedidas en modulos de capa MAC Base Tolerancia N ValoresEntrada E1, E2, E3 Suelo Y LEA DeflexionesCalculadas ModulosRetrocalculados

  4. Limitaciones • Sesible a condicionesiniciales • Limitadonúmero de capas • Consume mucho tiempo • Mayoríaconsideraadherenciacompleta entre capas

  5. OBJETIVO • Desarrollar modelos ANN capaces de calcular módulos de capa de pavimentos de una forma rápida y precisa que incorpore múltiple niveles de carga y que considere cero fricción entre capas.

  6. Metodología • Modelos ANN parapavimento flexible de 3 capas • Análisis de tipo de adherencia entre capas • Aplicación de modelos en tramosexperimentales en NCAT

  7. RESULTADOS • Tramos estudiados

  8. RESULTADOS • Tramos estudiados

  9. RESULTADOS • Desarrollo de modelos ANN

  10. RESULTADOS • Desarrollo de modelos ANN

  11. RESULTADOS • Desarrollo de modelos ANN *NCHRP Report 465

  12. RESULTADOS • Errores potenciales debido a inadecuada modelación de interface entre capas

  13. RESULTADOS Modulos: Estimados ANN vs. Estimados Retrocálculo convencional

  14. RESULTADOS E1 E2 E3

  15. Comparación de Metodologías

  16. CONCLUSIONES • Inadecuada modelación de la interface de capas  diferencias significativas en los módulos estimados (subestimación bases granulares hasta 74%). • Superioridad de la aplicación de modelos de redes neuronales sobre la metodología convencional de retrocálculo.

  17. Muchas Gracias! http://www.lanamme.ucr.ac.cr/ Fabricio.leiva@ucr.ac.cr

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