REDES NEURONALES PROFUNDAS PARA LA EVALUACIÓN DE SENSIBILIDAD DE VARIABLES DE DISEÑO EN LOS PARÁMETROS DE DISEÑO ESTRUCTURAL DE PAVIMENTOS FLEXIBLES PARA VÍAS DE BAJO TRÁNSITO

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2597

Palabras clave:

Red neuronal profunda, análisis de sensibilidad, teoría elástica multicapa, pavimentos flexibles

Resumen

Resumen: El objetivo de este estudio es implementar redes neuronales profundas (RNPs) para evaluar la sensibilidad de parámetros de diseño en pavimentos flexibles de carreteras con bajo volumen de tráfico. Ciento ocho estructuras fueron modeladas utilizando el programa Pitra Pave® (modelo de teoría elástica multicapa (TEM) para análisis estructural de pavimentos) para generar la base de datos requerida para desarrollar las RNPs. Estas redes, a través de pesos de conexión, permitieron la comparación con TEM para evaluar la sensibilidad de las variables de diseño (módulo resiliente y espesor de capa) sobre los parámetros de diseño estructural. Los resultados sugieren el impacto significativo de los espesores de capa. Adicionalmente, las predicciones de los parámetros de diseño estructural obtenidos mediante las RNPs variaron entre 0,03% y 10,87% respecto a TEM. Para futuras investigaciones, se sugiere ampliar la base de datos y desarrollar una red multi-predictiva.

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Publicado

2023-12-28 — Actualizado el 2023-12-28

Versiones

Cómo citar

Velasquez, B., Páez Arenas, M. J., Alvarez Lugo, A. E., Merchan Jaimes, V. E., Fajardo Ariza, C. A., & Chio Cho, G. (2023). REDES NEURONALES PROFUNDAS PARA LA EVALUACIÓN DE SENSIBILIDAD DE VARIABLES DE DISEÑO EN LOS PARÁMETROS DE DISEÑO ESTRUCTURAL DE PAVIMENTOS FLEXIBLES PARA VÍAS DE BAJO TRÁNSITO. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 2(42), 122–130. https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2597