Análisis predictivo de las propiedades mecánicas del suelo estabilizado con biopolímero reforzado con fibra basado en...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería geotécnica
• Ciencias de los materiales
• Modelado computacional

Sus antecedentes:

• La predicción del rendimiento mecánico de los suelos estabilizados por biopolímeros multicomponentes es compleja.
• Los métodos existentes luchan con las intrincadas proporciones de composición de los suelos estabilizados por polímeros biológicos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una red neuronal de propagación inversa (BP) optimizada impulsada por AG para una predicción precisa del rendimiento de suelos estabilizados con fibra de biopolímero.
• Identificar los factores clave que influyen en la resistencia mecánica de estos suelos estabilizados.

Principales métodos:

• Se desarrolló una red neuronal de BP optimizada impulsada por AG utilizando goma de guar (GG), goma de xantano (XG) y succinato de polibutileno (PBS) como entradas y resistencia a la compresión de 7 días como salida.
• Se utilizó un modelo de máquina vectorial de soporte (SVM) para la comparación del índice de referencia.
• El conjunto de datos se dividió en 80% para la validación y 20% para las pruebas.

Principales resultados:

• La dosis óptima del biopolímero osciló entre el 0,5% y el 1,%.
• Se logró una resistencia a la compresión máxima de 7 días de 466,67 kPa con una combinación de 0,5% XG- 0,5% GG, un aumento del 273% con respecto al suelo no tratado.
• El modelo GA-BP logró un R2 superior de 0,887, superando significativamente a BP (0,714) y SVM (0,554), con un error cuadrado medio reducido de 1413.

Conclusiones:

• El modelo GA-BP proporciona una metodología fiable y robusta para pronosticar el comportamiento mecánico de los suelos estabilizados.
• Esta capacidad predictiva soporta aplicaciones avanzadas en ingeniería geotécnica.
• El modelo desarrollado demuestra una precisión y estabilidad superiores en comparación con los métodos tradicionales como el SVM.