Determinación de factores de resistencia para cimentaciones superficiales y profundas a nivel local
En el presente trabajo se desarrolla la obtención de factores de resistencia para cimentaciones superficiales y profundas (pilotes hincados y preexcavados), partiendo de la recopilación y análisis de la información de ensayos de laboratorio y campo presentada en los estudios para el “Diseño para la...
- Autores:
-
Vanegas Aguirre, Yudy Esleydi
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/1113
- Acceso en línea:
- https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=22275
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- Palabra clave:
- Resistencia de cimientos
Cimentaciones superficiales
Cimentaciones profundas
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
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En el presente trabajo se desarrolla la obtención de factores de resistencia para cimentaciones superficiales y profundas (pilotes hincados y preexcavados), partiendo de la recopilación y análisis de la información de ensayos de laboratorio y campo presentada en los estudios para el “Diseño para la primera línea del metro en el marco del sistema integrado de transporte público SITP para la ciudad de Bogotá (Colombia)”, realizado por el Consorcio L1 en el año 2014. A partir de la generación de una base de datos se establece la cantidad de información con la que se contó para el desarrollo del presente trabajo y posteriormente se definen las 14 unidades geotécnicas de análisis para las cuales se realizan los análisis estadísticos de parámetros de resistencia obtenidos de ensayos de campo (SPT y CPT) y laboratorio (compresión inconfinada, corte directo, triaxiales), para establecer la distribución a la que mejor se ajustan los datos (Normal o lognormal); el grado de ajuste de los datos a la distribución se establece mediante la utilización del software Risk aplicando la prueba de bondad y ajuste de Kolmogorov y Smirnov que arroja el valor-P el cual permite establecer el grado de ajuste de los datos a una distribución, comparando dicho valor con un nivel de significancia α . Luego de contar con la información del análisis de estadístico de los parámetros de resistencia se establecieron los métodos y variables (ancho, diámetros, longitudes, nivel freático etc.) a usar para el cálculo de la resistencia o capacidad portante, dichos métodos corresponden a lo presentado en la norma AASHTO (2012) y la norma CCP14, posteriormente se realizó el análisis probabilístico de la capacidad portante o resistencia mediante el método de Montecarlo, para lo cual se utilizó el software Risk para establecer la distribución y parámetros estadísticos de la resistencia. Para la obtención de factores de resistencia, se utilizaron los factores de carga presentados en la norma CCP14 y en la NSR-10 y se trabajó con índices de confiabilidad de 2,2.5, 3.0 y 3.5, aplicando el análisis de confiabilidad del método LRFD. Se determinaron factores de resistencia tanto para la distribución lognormal como para la distribución normal, como resultado de ello se obtuvo que los factores de resistencia son muy susceptibles a variar dependiendo del origen de los parámetros de resistencia, de la cantidad de datos tomada para los análisis estadístico, de las distribución de los datos, de la dispersión de los datos, el índice de confiabilidad, las dimensiones adoptadas para el cálculo de la resistencia, de los coeficientes de variación de la resistencia y las cargas y de los factores de carga. Los factores de resistencia obtenidos en el presente trabajo utilizando una distribución lognormal son menores entre un 8% y un 68% con respecto a los presentados en la norma CCP14, excepto para pilotes hincados en donde para los métodos β, Meyerhof y Schmertmann se presentan factores de resistencia mayores a los presentados en la norma. Para el caso de cimentaciones superficiales y pilotes preexcavados al trabajar con los factores de resistencia presentados en la norma CCP14, estaríamos trabajando realmente con índices de confiabilidad entre 2.5 y 3.0 y no con un índice de confiabilidad de 3.5 que es el que presenta la norma CCP14 y por tanto podríamos estar subdimensionando las cimentaciones. |
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A partir de la generación de una base de datos se establece la cantidad de información con la que se contó para el desarrollo del presente trabajo y posteriormente se definen las 14 unidades geotécnicas de análisis para las cuales se realizan los análisis estadísticos de parámetros de resistencia obtenidos de ensayos de campo (SPT y CPT) y laboratorio (compresión inconfinada, corte directo, triaxiales), para establecer la distribución a la que mejor se ajustan los datos (Normal o lognormal); el grado de ajuste de los datos a la distribución se establece mediante la utilización del software Risk aplicando la prueba de bondad y ajuste de Kolmogorov y Smirnov que arroja el valor-P el cual permite establecer el grado de ajuste de los datos a una distribución, comparando dicho valor con un nivel de significancia α . Luego de contar con la información del análisis de estadístico de los parámetros de resistencia se establecieron los métodos y variables (ancho, diámetros, longitudes, nivel freático etc.) a usar para el cálculo de la resistencia o capacidad portante, dichos métodos corresponden a lo presentado en la norma AASHTO (2012) y la norma CCP14, posteriormente se realizó el análisis probabilístico de la capacidad portante o resistencia mediante el método de Montecarlo, para lo cual se utilizó el software Risk para establecer la distribución y parámetros estadísticos de la resistencia. Para la obtención de factores de resistencia, se utilizaron los factores de carga presentados en la norma CCP14 y en la NSR-10 y se trabajó con índices de confiabilidad de 2,2.5, 3.0 y 3.5, aplicando el análisis de confiabilidad del método LRFD. Se determinaron factores de resistencia tanto para la distribución lognormal como para la distribución normal, como resultado de ello se obtuvo que los factores de resistencia son muy susceptibles a variar dependiendo del origen de los parámetros de resistencia, de la cantidad de datos tomada para los análisis estadístico, de las distribución de los datos, de la dispersión de los datos, el índice de confiabilidad, las dimensiones adoptadas para el cálculo de la resistencia, de los coeficientes de variación de la resistencia y las cargas y de los factores de carga. Los factores de resistencia obtenidos en el presente trabajo utilizando una distribución lognormal son menores entre un 8% y un 68% con respecto a los presentados en la norma CCP14, excepto para pilotes hincados en donde para los métodos β, Meyerhof y Schmertmann se presentan factores de resistencia mayores a los presentados en la norma. Para el caso de cimentaciones superficiales y pilotes preexcavados al trabajar con los factores de resistencia presentados en la norma CCP14, estaríamos trabajando realmente con índices de confiabilidad entre 2.5 y 3.0 y no con un índice de confiabilidad de 3.5 que es el que presenta la norma CCP14 y por tanto podríamos estar subdimensionando las cimentaciones.In this paper, the development of resistance factors for superficial and deep foundations (driven and pre-excavated piles) is developed, based on the collection and analysis of laboratory and field test information presented in the studies for the “Design for the first metro line within the framework of the integrated public transport system SITP for the city of Bogotá (Colombia) ”, carried out by the L1 Consortium in 2014. From the generation of a database, the amount of information is established with the one that was counted for the development of this work and subsequently the 14 geotechnical units of analysis are defined for which the statistical analyzes of resistance parameters obtained from field tests (SPT and CPT) and laboratory (unconfined compression, direct cutting) are performed , triaxials), to establish the distribution to which the data best fit (Normal or lognormal); the degree of adjustment of the data to the distribution is established through the use of the Risk software by applying the Kolmogorov and Smirnov goodness and adjustment test that yields the P-value which allows to establish the degree of adjustment of the data to a distribution, comparing said value with a level of significance α. After having the information of the statistical analysis of the resistance parameters, the methods and variables (width, diameters, lengths, water table etc.) to be used for the calculation of the resistance or bearing capacity were established, these methods correspond to the presented in the AASHTO standard (2012) and the CCP14 standard, the probabilistic analysis of the bearing capacity or resistance was subsequently carried out using the Monte Carlo method, for which the Risk software was used to establish the distribution and statistical parameters of the resistance.MaestríaMagíster en Ingeniería Civil con Énfasis en Geotecniaapplication/pdfspaEscuela Colombiana de ingenieria Julio GaravitoMaestría en Ingeniería Civil con Énfasis en GeotecniaDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Resistencia de cimientosCimentaciones superficialesCimentaciones profundasFoundation strengthSurface foundationsDeep foundationsDeterminación de factores de resistencia para cimentaciones superficiales y profundas a nivel localDetermination of resistance factors for superficial and deep foundations, at the local levelTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALVanegas Aguirre, Yudy Esleydi-2020.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf10750386https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1113/1/Vanegas%20Aguirre%2c%20Yudy%20Esleydi-2020.pdf7389a8dd2e5a72710ef9435c9b17f6f5MD51open accessAutorizacion .pdfAutorización de publicaciónapplication/pdf1955799https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1113/2/Autorizacion%20.pdf325d9985d67071520daacc0c60530ec2MD52metadata only accessAnexos .zipAnexosapplication/octet-stream994009110https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1113/3/Anexos%20.zipae326697526421905a3ea53b3c72ce99MD53open accessLICENSElicense.txttext/plain1881https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1113/4/license.txt5a7ca94c2e5326ee169f979d71d0f06eMD54open accessTEXTVanegas Aguirre, Yudy Esleydi-2020.pdf.txtVanegas Aguirre, Yudy Esleydi-2020.pdf.txtExtracted texttext/plain319349https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1113/7/Vanegas%20Aguirre%2c%20Yudy%20Esleydi-2020.pdf.txt46ea8db7b2cb121bbd948a1cba4f6e85MD57open accessAutorizacion .pdf.txtAutorizacion .pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1113/9/Autorizacion%20.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD59metadata only accessTHUMBNAILVanegas Aguirre, Yudy Esleydi-2020.pdf.jpgVanegas Aguirre, Yudy Esleydi-2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5449https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1113/8/Vanegas%20Aguirre%2c%20Yudy%20Esleydi-2020.pdf.jpg79c217df1749d78132416a4f06b6611bMD58open accessAutorizacion .pdf.jpgAutorizacion .pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13710https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1113/10/Autorizacion%20.pdf.jpg4a29650438626d1861f9d0bf625aa739MD510metadata only access001/1113oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/11132021-10-01 17:52:15.418open accessRepositorio Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitorepositorio.eci@escuelaing.edu.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 |