Tesis:
Capacidad soporte de cimentaciones profundas en macizos rocosos
- Autor: PICARDO PÉREZ, Alberto
- Título: Capacidad soporte de cimentaciones profundas en macizos rocosos
- Fecha: 2023
- Materia:
- Escuela: E.T.S. DE ARQUITECTURA
- Departamentos: ESTRUCTURAS Y FISICA DE EDIFICACION
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/72643/
- Director/a 1º: MILLÁN MUÑOZ, Miguel Ángel
- Director/a 2º: GALINDO AIRES, Rubén Ángel
- Resumen: Esta Tesis Doctoral estudia la capacidad soporte de pilotes por punta en roca. La aproximación a este problema se realiza desde diversos enfoques y a diferentes niveles, todos con el objetivo común de ampliar las herramientas disponibles para afrontarlo desde el punto de vista numérico (a diferencia de otras aproximaciones basadas en modelos analíticos o empíricos) o bien desde las nuevas técnicas conocidas como softcomputing (en particular, las redes neuronales artificiales). Otros aspectos asociados a las cimentaciones de pilotes en roca, como el cálculo de la resistencia por fuste, no son objeto de esta investigación, aunque se contemplan tangencialmente.
La principal herramienta numérica empleada es el método de Discontinuity Layout Optimization (DLO). Por su novedad, se requiere analizar su validez y eficiencia en la resolución del problema del pilote en roca. También ofrece una serie de ventajas, como son la facilidad de definición del modelo, su robustez y ausencia de problemas de convergencia, así como la capacidad de representar la configuración geométrica de los modos de rotura. La ley de rotura no lineal de Hoek y Brown es implementada para aplicar el método DLO al problema del pilote aislado en roca. Para analizar la bondad de los resultados, se han comparado tanto con la solución analítica establecida del problema, como con la solución numérica obtenida con el método de las Diferencias Finitas (FDM). Los resultados muestran una gran concordancia entre los dos métodos numéricos (con ventajas de DLO respecto a FDM en exactitud, eficiencia y ausencia de inestabilidades), pero ambos manifiestan algunas discordancias importantes con el método analítico. Un análisis detallado de estas diferencias conduce a una de las principales aportaciones del estudio: la determinación de las importantes limitaciones de la solución analítica, no publicadas anteriormente, y originadas principalmente por las hipótesis simplificativas que dicha solución requiere, que se han podido poner de manifiesto gracias a la capacidad del método DLO de mostrar los modos de rotura.
Tras el estudio de la capacidad soporte por punta del pilote aislado se afronta el problema de la interacción entre pilotes en grupo. Este caso ha sido estudiado extensamente para pilotes en suelo, pero no se conocen estudios previos para pilotes en roca. Probablemente es debido al criterio habitual de despreciar dicha interacción, ya que suele ser favorable a la resistencia. Sin embargo, los resultados obtenidos revelan que esta interacción puede ser significativa en ciertos casos, reduciendo la eficiencia por debajo de la unidad. Esa circunstancia está ligada a la resistencia por fuste de los pilotes, llegando a conclusiones erróneas si en la práctica común se desprecia. Por tanto, otra de las contribuciones principales de esta investigación es la identificación y análisis de la reducción de eficiencia, que ha podido estudiarse y explicarse en detalle gracias a los modos de rotura mostrados por DLO.
Finalmente, este trabajo explora la capacidad de las redes neuronales artificiales (RNAs) para abordar el estudio de la resistencia por punta de pilotes aislados, generando una herramienta capaz de sustituir a los complejos modelos analíticos o numéricos, con resultados muy precisos. Se trata de un método sencillo, incluso puede implementarse en una hoja de cálculo, y no es necesario un alto nivel de capacitación y experiencia para su manejo. A partir de un amplio conjunto de casos resueltos con DLO, se define una arquitectura de RNA con 6 entradas correspondientes a las propiedades del terreno y geométricas del problema, una capa oculta con 8 neuronas y una única neurona de salida consistente en la resistencia por punta del pilote (en 2D o 3D, según se desee). El error en todos los casos es inferior al 11% respecto al modelo numérico de referencia.
ABSTRACT
This Doctoral Thesis studies of the bearing capacity of piles in rock masses. The approach to this problem is carried out from different perspectives and levels, but all of them have in common the objective of expanding the tools available to face it from the numerical point of view (unlike other approaches based on analytical or empirical models) or else from the new techniques known as soft-computing (in particular, artificial neural networks). Other issues associated with pile foundations in rock, such as the shaft resistance, are not the subject of this research, although they are considered tangentially.
The main numerical tool used is the Discontinuity Layout Optimization (DLO) method due to its novelty and the advantages it offers. These advantages are the simplicity of the model definition, its reliability and absence of convergence problems, as well as the ability to represent failure modes. The nonlinear Hoek-Brown failure criterion is implemented in order to apply DLO method to the problem of the isolated pile in rock. This analysis is the first objective of the research, and the DLO results have been compared both with the established analytical solution of the problem and with the numerical solution obtained with the Finite Differences method (FDM). The results show a good agreement between the two numerical methods (with advantages of DLO over FDM in accuracy, efficiency, and absence of instabilities), but both present significant disagreements with the analytical method. A detailed analysis of these differences has led to one of the main results of this study: the determination of important limitations of the analytical solution, not previously published, and originated mainly by the simplifying hypotheses of the analytical model, explained thanks to DLO's ability to display failure modes.
After the study of the bearing capacity of the isolated pile, the research addresses the problem of pile group interaction. This case has been extensively studied for piles in soil, but previous studies for piles in rock are not known, probably because of the usual practice of neglecting this group interaction since it usually increases the resistance. However, present research reveals that this interaction can be significant in certain cases, reducing the efficiency below one. This importance is linked to the shaft resistance of the piles, and the usual practice of assuming it to be negligible can lead to erroneous results. Therefore, the identification and analysis of this reduction in the pile group efficiency are other of the main contributions of this research. This behavior has been studied and explained in detail thanks to the failure modes shown by DLO.
Finally, the research explores the ability of artificial neural networks (ANN) to address the study of the bearing capacity of isolated piles, generating a tool capable of substituting the complex analytical or numerical models, with highly accurate results. It is a simple method, it can even be implemented in a spreadsheet, and a high level of training and experience is not necessary for its use. From a large set of cases solved with DLO method, an ANN architecture is defined with 6 inputs corresponding to the terrain and geometric properties of the problem, a hidden layer with 8 neurons and a single output neuron with the bearing capacity of the pile tip (in 2D or 3D, as desired). The error in all cases is less than 11% with respect to the reference numerical model.