retrocalculo de mÓdulos mediante el uso de redes neurales artificiales considerando carga mÚltiple...
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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
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Materiales
σ ε
Respuesta
TráficoAmbiente
Pavement Evaluation
Anális
is M
ecan
ístic
o
Funciones de transferencia
Vida Remanente
Diseño M-ESobrecapa
EVALUACIÓN DE PAVIMENTOSRetrocálculo
Estructura Existente
Rehabilitación
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Retrocálculo
Convertir Deflexiones medidas en modulos de
capa
Base
Suelo
MAC
FWD
Valores EntradaE1, E2, E3
Deflexiones Calculadas
Tolerancia
N
Modulos Retrocalculados
Y
LEA
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Limitaciones
• Sesible a condiciones iniciales
• Limitado número de capas
• Consume mucho tiempo
• Mayoría considera adherencia completa entre capas
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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.
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Metodología
• Modelos ANN para pavimento flexible de 3 capas
• Análisis de tipo de adherencia entre capas
• Aplicación de modelos en tramos experimentales en NCAT
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RESULTADOS•Tramos estudiados
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RESULTADOS•Tramos estudiados
Capa 1-SuperiorTramo S9 S10 S11 N10 N11
%Modificador 2.8 2.8 2.8 0.0 0.0Grado PGa 76-22 76-22 76-22 82-10 80-16RAPb, % 0.0 0.0 0.0 50 50
Espesor, in 1.2 1.3 1.5 1.4 1.2Capa 2-Intermedia
Tramo S9 S10 S11 N10 N11Grado PGa 76-22 76-22 76-22 94-10 88-10Espesor, in 2.8 2.7 2.8 2.7 3.0
Capa 3-InferirorTramo S9 S10 S11 N10 N11
%Modificador 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0Grado PGa 67-22 67-22 67-22 94-10 88-10Espesor, in 3.0 3.0 2.6 3.0 2.9
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RESULTADOS•Desarrollo de modelos
ANNCapa Módulo, ksi Espesor, in
Módulo de Poisson
Mezcla asfáltica (C1) 50 - 3000 5.0 - 8.0 0.35
Base Granular (C2) 1 - 100 4.5 - 7.5 0.40
Subrasante (C3) 1 - 100 Infinito 0.45
6kip 9kip 12kip 16kip0
4
8
12
16
20
6kip; Mean; 6.03
9kip; Mean; 9.05
12kip; Mean; 12.46
16kip; Mean; 16.46
Cargas Meta, kips
Carg
a P
rom
ed
io,
kip
s
±1
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RESULTADOS•Desarrollo de modelos
ANN
2
3
p
11
1
m
2
n
X1
X2
X3
Xp
O1
O3
E1
E3
Error
Sentido de activación
i
jk
Wik, Bk1
Sentido propagación del Error
Wkj, Bj2
Wj, Bo
Capa
Oculta #1
Capa
Oculta #2
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RESULTADOS•Desarrollo de modelos
ANN
Tolerancia RMSE Modulo R2 Se/Sy
0.1 0.01 - 0.21E1 0.999 0.034
E2 0.999 0.026
E3 1.000 0.002
Criterio* R2 Se/Sy
Excelente > 0.9 < 0.35
Bueno 0.7 - 0.89 0.36 - 0.55
Aceptable 0.4 - 0.69 0.56 – 0.75
Pobre 0.20 - 0.39 0.76 - 0.90*NCHRP Report 465
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RESULTADOS•Errores potenciales debido a
inadecuada modelación de interface entre capas
Parámetro Promedio Desv. Est. t-value p-valueE1 original 498.3 113.5
28.46 <<0.05E1 Estimado 647.1 190.2Diferencia 148.6 222.3
E2 Original 27.7 13.1-64.85 <<0.05E2 Estimado 7.1 3.61
Diferencia -20.5 13.4E3 Original 16.2 7.82
1.63 0.104E3 Estimado 16.6 7.62Diferencia 0.42 10.9
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RESULTADOS
0 500 1000 1500 2000 25000
500
1000
1500
2000
2500
f(x) = 0.937028857195866 x + 13.4396623255874R² = 0.989005048528071
Estimado: Retrocálculo, ksi
Estim
ado:
AN
N-F
S M
odul
us, K
si
Modulos: Estimados ANN vs. Estimados Retrocálculo convencional
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RESULTADOS
S9 S10 S11 N10 N110
200400600800
100012001400
Retrocálculo Convencional ANN Full Bond ANN Full Slip
Tramos
Mód
ulo
Estim
ado,
ks
i
S9 S10 S11 N10 N110
5
10
15
20
25Retrocálculo Convencional ANN Full Bond ANN Full Slip
Tramos
Mód
ulo
Estim
ado,
ks
i
S9 S10 S11 N10 N110
5
10
15
20
25Retrocálculo Convencional ANN Full Bond ANN Full Slip
Tramos
Mód
ulo
Estim
ado,
ks
iE1
E2
E3
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Comparación de Metodologías
0 2 4 6 8 10 120%
20%
40%
60%
80%
100%
Conventional ANN FB
ANN FS
Error RMS, %
Dis
trib
ució
n A
cum
ulad
a %
RMSE Tramo
Porcentaje de valores dentro del criterio
Retrocálculo ANN FB ANN FS
Muy Buena < 1%
S9 21.5 76.2 93.2S10 22.9 40.9 78.3S11 21.9 54.5 79.8N10 8.28 53.8 65.1N11 8.2 92.9 99.9
Buena < 3%
S9 85.8 94.8 99.2S10 89.9 81.3 97.2S11 74.7 83.2 95N10 86.1 86.2 87.6N11 92.8 100 100
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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.