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Reduciendo la Incertidumbre Estadística en el Análisis de Asentamiento Elástico de Fundaciones Superficiales Basado en una Investigación de Campo Dirigida: Un Enfoque de Campo Aleatorio

Autores: Christodoulou, Panagiotis; Pantelidis, Lysandros

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Reduciendo la Incertidumbre Estadística en el Análisis de Asentamiento Elástico de Fundaciones Superficiales Basado en una Investigación de Campo Dirigida: Un Enfoque de Campo Aleatorio


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Investigación de campo
Análisis de asentamientos
Cimentaciones superficiales
Incertidumbre estadística
Puntos de muestreo
Marco probabilístico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 18

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El presente documento aborda el problema práctico de reducir la incertidumbre estadística en el análisis de asentamientos elásticos de cimientos superficiales, confiando en una investigación de campo dirigida con el objetivo de un diseño óptimo. En una investigación de campo dirigida, el número y la ubicación óptimos de los puntos de muestreo se conocen a priori. Dado que las muestras se toman del campo de material (es decir, el suelo), que simultáneamente es un campo de tensiones (tensiones causadas por la cimentación), la coexistencia de estos dos campos permite que algunos puntos en el suelo caractericen mejor el estado de servicio de la estructura. Estos puntos se identifican aquí a través de un extenso análisis paramétrico de los factores que controlan la magnitud del asentamiento; el número de casos diferentes considerados fue 3318. Esto se realiza en un marco probabilístico avanzado utilizando el Método de Elementos Finitos Aleatorios (RFEM), considerando adecuadamente el muestreo de los valores de las propiedades del suelo. En este sentido, se ha modificado el programa de código abierto RSETL2D, que combina el análisis de elementos finitos elásticos con la teoría de campos aleatorios, para incluir la función de muestreo de los valores de las propiedades del suelo de los campos aleatorios generados y devolver la probabilidad de fallo de la cimentación frente a un asentamiento excesivo. Se examinan dos estrategias de muestreo: (a) muestreo de un solo punto y (b) muestreo de un dominio (este último se refiere, por ejemplo, a datos de pruebas de penetración de cono continuas). Como se muestra en este trabajo, al adoptar la estrategia de muestreo adecuada (definida por el número y la ubicación de los puntos de muestreo), el error estadístico puede reducirse significativamente. El error se cuantifica por la diferencia en la probabilidad de fallo al comparar diferentes escenarios de muestreo. Finalmente, a partir del presente análisis, se infiere que el beneficio de una investigación de campo dirigida es mucho mayor en comparación con el beneficio del uso de valores característicos en un marco de diseño de estado límite.

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