Estimación de la resistencia a la penetración de suelos usando redes neuronales artificiales
Nidia Johana Valdés Holguín | Luis Octavio González Salcedo | Adrián L E. Will
Las redes neuronales artificiales, simuladoras del proceso de aprendizaje de las neuronas biológicas, han sido utilizadas con éxito en el cálculo de parámetros en diversos problemas de ingeniería en que las variables involucradas tienen una alta relación no lineal entre sí y la modelación no permite representar el problema mediante una función matemática de fácil deducción. En la ciencia del suelo la predicción de algunas propiedades involucra diversas variables que hacen de su estimación por medio de modelos matemáticos un proceso complejo, y trasladan la solución del problema al campo de la inteligencia artificial. En el presente artículo se reporta la elaboración de redes neuronales artificiales para la estimación de la resistencia a la penetración a diferentes profundidades de un suelo; se consideran como variables influyentes el contenido de humedad, la densidad, la carga estática y la presión de inflado. Los resultados muestran una mejor estimación para profundidades entre 20 cm y 30 cm.
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