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Resumen

Partiendo de una serie de resultados de ensayos de campo y de laboratorio realizados en suelos blandos de Bogotá, se hallan los parámetros de los modelos HS y HS-small. Para poder considerar la incertidumbre en los parámetros constitutivos, inicialmente se describe estadísticamente su variabilidad y se evalúa la reducción del número de variables aleatorias empleando técnicas de análisis multidimensional de datos como el análisis de componentes principales y el análisis de conglomerados. Se simularon numéricamente algunos ensayos de laboratorio disponibles para evaluar y ajustar los valores de los parámetros constitutivos estimados inicialmente, y finalmente se realizan análisis de sensibilidad de parámetros a partir de análisis numéricos a un modelo de excavación idealizado. Se obtienen agrupaciones de datos que sirven de base para generar el modelo estratigráfico del sitio de estudio y la reducción de variables determinando las más importantes a incluir como aleatorias en análisis numéricos y probabilísticos posteriores.

Parameter selection for numerical and probabilistic analysis of excavations

Abstract

From the results of a series of field and laboratory tests made on soft soils of Bogota, the parameters for the HS and HS-small constitutive models were determined. In order to consider the uncertainty in the constitutive parameters, initially its variability was described statistically and the reduction in the number of random variables was evaluated using techniques of multidimensional data analysis, such as principal component analysis and the cluster analysis. Some available laboratory tests were simulated numerically in order to evaluate and adjust the magnitudes of the constitutive parameters initially estimated, and finally parameter sensitivity analyses were made by means of finite element analysis on an idealized excavation model. The obtained groups of data are the basis for generating the stratigraphic model of the studied site. In addition, the initial number of variables were reduced determining the most important ones to be included as random in posterior numerical and probabilistic analysis.

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