Optimización de CO2 y costo de zapatas de concreto reforzado sobre un suelo tratado con cal usando algoritmo de recocido simulado modificado

Introducción: El diseño de cimentaciones sobre suelo tratado con cal se estudia como un tema importante en ingeniería geotécnica y ambiental. Con la aparición y el uso de algoritmos, es posible resolver problemas de optimización en ingeniería, lo que lleva, por ejemplo, a la disminución de cantidade...

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Autores:
Arrieta Baldovino, Jair de Jesús
Millán Páramo, Carlos
dos-Santos-Izzo, Ronaldo Luis
Moreira, Eclesielter
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12230
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/12230
https://doi.org/10.17981/ingecuc.16.1.2020.07
Palabra clave:
multi-objective optimization
modified simulated annealing algorithm
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openAccess
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INGE CUC - 2020
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description Introducción: El diseño de cimentaciones sobre suelo tratado con cal se estudia como un tema importante en ingeniería geotécnica y ambiental. Con la aparición y el uso de algoritmos, es posible resolver problemas de optimización en ingeniería, lo que lleva, por ejemplo, a la disminución de cantidades de materiales, tiempo, energía y trabajo. Objetivo: Esta investigación tiene como objetivo optimizar la emisión de CO2 y el costo de la construcción de zapatas sobre un suelo tratado con cal hidratada utilizando el algoritmo recocido modificado (MSAA). Metodología: Se calcularon los parámetros de resistencia al corte (cohesión y ángulo de fricción) de un suelo limoso de la formación geológica Guabirotuba de Curitiba (Brasil) estabilizada con diferentes contenidos de cal (3, 5, 7 y 9%) a diferentes tiempos de curado (30, 90, y 180 días). Luego, con estos parámetros, la geometría de las zapatas se optimizó con MSAA minimizando el costo y las emisiones de CO2 de su construcción. La capacidad de carga final del suelo, los asentamientos producidos por la carga de servicio y el factor de seguridad de base fueron usados como restricciones de diseño. Resultados: Los resultados muestran que la mayoría de los problemas convergen a la misma solución para los costos y las emisiones de CO2 sin depender del tiempo de curado y del contenido de cal utilizado, debido a que las soluciones están restringidas principalmente por los asentamientos máximos permitidos. Conclusiones: Con el aumento del contenido de cal, la cohesión de las mezclas aumentó para todos los tiempos de curado estudiados y el ángulo de fricción no tuvo variaciones importantes en relación con la cantidad de cal administrada o con el tiempo de curado empleado. Los costos y la emisión de dióxido de carbono para la construcción de zapatas convergentes coinciden con los mismos resultados. En este sentido, se puede evitar el 9% de cal, y pequeños porcentajes de cal (es decir, 3-5%) se destinan a la mejora del suelo y reducen los costos de este procedimiento. Por otro lado, MSAA puede ser considerado como un algoritmo robusto debido a que ha logrado resultados casi iguales y, en algunos casos, mejores resultados en comparación con otros algoritmos para resolver problemas reportados en la literatura.
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Metodología: Se calcularon los parámetros de resistencia al corte (cohesión y ángulo de fricción) de un suelo limoso de la formación geológica Guabirotuba de Curitiba (Brasil) estabilizada con diferentes contenidos de cal (3, 5, 7 y 9%) a diferentes tiempos de curado (30, 90, y 180 días). Luego, con estos parámetros, la geometría de las zapatas se optimizó con MSAA minimizando el costo y las emisiones de CO2 de su construcción. La capacidad de carga final del suelo, los asentamientos producidos por la carga de servicio y el factor de seguridad de base fueron usados como restricciones de diseño. Resultados: Los resultados muestran que la mayoría de los problemas convergen a la misma solución para los costos y las emisiones de CO2 sin depender del tiempo de curado y del contenido de cal utilizado, debido a que las soluciones están restringidas principalmente por los asentamientos máximos permitidos. Conclusiones: Con el aumento del contenido de cal, la cohesión de las mezclas aumentó para todos los tiempos de curado estudiados y el ángulo de fricción no tuvo variaciones importantes en relación con la cantidad de cal administrada o con el tiempo de curado empleado. Los costos y la emisión de dióxido de carbono para la construcción de zapatas convergentes coinciden con los mismos resultados. En este sentido, se puede evitar el 9% de cal, y pequeños porcentajes de cal (es decir, 3-5%) se destinan a la mejora del suelo y reducen los costos de este procedimiento. Por otro lado, MSAA puede ser considerado como un algoritmo robusto debido a que ha logrado resultados casi iguales y, en algunos casos, mejores resultados en comparación con otros algoritmos para resolver problemas reportados en la literatura.Introduction: The design of spread footings over a lime-treated soil is studied as an important topic in geotechnical and environmental engineering. With the emergence and use of algorithms, it is possible to solve optimization problems in engineering, leading, for example, to decreased amounts of materials, time, energy, and work. Objective: This research aims to optimize the CO2 emission and cost of building spread footings over a treated soil with hydrated lime using the modified simulated annealing algorithm (MSAA). Method: The parameters for shear strength (cohesion and friction angle) was calculated of a silty soil of the Guabirotuba geological formation of Curitiba (Brazil) stabilized with different lime contents (3, 5, 7 and 9%) at different curing times (30, 90, and 180 days). Then with these parameters, the geometry of the spread footings was optimized with MSAA minimizing the cost and CO2 emissions of their construction. For the design constraint of the structures the ultimate bearing capacity of the soil was used as criteria, the settlements produced by the service load, and the base safety factor Results: The results show that most of the problems converge to the same solution for costs and CO2 emissions without depending on curing time and lime content used, due to the solutions being restricted primarily by the maximum permissible settlements. Conclusions: With the increase in lime content, the cohesion of the mixtures increased for all curing times studied ant the friction angle had no major variations in relation to the amount of lime administered or to the curing time employed. Costs and carbon dioxide emissions for spread footing construction converge to the same results. In this sense, 9% lime can be avoided, and small percentages of lime (i.e. 3-5%) are appropriated to ground improvement and reduce the costs of this procedure. On the other hand, the MSAA can be designated as a robust algorithm due to having achieved almost equal results and, in some cases, better results compared with other algorithms to solve problems reported in the literature.application/pdftext/htmlapplication/xmlengUniversidad de la CostaINGE CUC - 2020http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2305multi-objective optimizationmodified simulated annealing algorithmspread footinglime-soiloptimización multiobjetivoalgoritmo de recocido simulado modificadocimentacionessuelo de calOptimización de CO2 y costo de zapatas de concreto reforzado sobre un suelo tratado con cal usando algoritmo de recocido simulado modificadoCO2 and cost optimization of reinforced concrete footings over a lime-treated soil using modified simulated annealing algorithmArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc B. 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