Calibración de modelos de suelos: Principios y aplicaciones de la modelación automática

Abstract

Este trabajo se centra en la calibración de un modelo constitutivo formulado para reproducir el comportamiento de los suelos granulares ante cargas cíclicas, uti lizando para ello un enfoque de análisis bayesiano. La estrategia metodológica adoptada considera el empleo de datos experimentales derivados de ensayos triaxiales cíclicos isotrópicamente consolidados y no drenados, realizados bajo condiciones controladas de laboratorio, complementados con herramientas de modelación numérica. El propósito principal consiste en determinar los paráme tros óptimos del modelo mediante la técnica de Slice Sampling aplicada dentro del marco del análisis bayesiano, lo cual permite cuantificar la incertidumbre asociada a dicho modelo. Se decide una serie de parámetros de entre los asociados en el modelo para el proceso de calibración, para cada uno se obtiene una distribución de probabilidad aplicando de Markov. Las propiedades estadísticas fundamentales, como la media y la desviación estándar de estas distribuciones, son evaluadas en contraste con los resultados procedentes de los ensayos de laboratorio. Para ello, se recurre a la simulación de múltiples ensayos triaxiales cíclicos isotrópicos consolidados y no drenados, implementando un modelo numérico específico ajustado a un ya cimiento que reproduce las condiciones estratigráficas características del sitio de Wildlife. El modelo calibrado refleja una coincidencia destacada con los datos experimen tales observados, acompañada de un análisis detallado de la incertidumbre inhe rente al modelo formulado. Los conceptos clave vinculados a esta investigación comprenden licuefacción, incertidumbre, calibración del modelo, arena fina de Karlsruhe y el modelo constitutivo PDMY.