Datos de Contacto
Sede: Claustro de San Agustín, Centro Histórico, Calle de la Universidad Cra. 6 #36-100
Colombia, Bolívar, Cartagena
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dc.contributor.advisor | Aguilar Collazos, Rubén Darío | |
dc.contributor.author | Dávila Gómez, Angee Carolina | |
dc.contributor.author | Cano Vides, Leandro Sthill | |
dc.contributor.researchgroup | GEOMAVIT (Geotecnia, materiales, vías y transito) | spa |
dc.date.accessioned | 2023-07-05T20:10:31Z | |
dc.date.available | 2023-07-05T20:10:31Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstract | La ingeniería geotécnica estudia materiales usualmente heterogéneos, como los suelos y rocas. Debido a esto, los modelos matemáticos que describen algunas de sus características no son completamente robustos y fiables. La inteligencia artificial desarrolla modelos con base en conjuntos de parámetros de entrada, los cuales relaciona de manera adecuada para generar valores óptimos de alguna variable de salida. En este trabajo, se destacan los métodos de inteligencia artificial más viables para su uso en el campo de la ingeniería geotécnica, de acuerdo a la precisión de los parámetros estimados respecto a los valores reales. Se realiza una revisión bibliográfica a través de distintas bases de datos, clasificando los artículos en cinco aplicaciones distintas de la geotecnia (capacidad de carga de pilotes, consolidación del suelo, estabilidad de taludes, resistencia al corte de suelos y resistencia a la compresión no confinada de suelos estabilizados con distintos materiales). Se plantea la posibilidad de utilizar estas técnicas en dos casos de estudio de la región caribe colombiana. | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.description.degreename | Ingeniero(a) Civil | spa |
dc.description.researcharea | Geotecnia | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11227/16612 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.57799/11227/11946 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad de Cartagena | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | spa |
dc.publisher.place | Cartagena De Indias | spa |
dc.publisher.program | Ingeniería Civil | spa |
dc.rights | Derechos reservados – Universidad de Cartagena, 2023 | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | spa |
dc.subject.armarc | Mecánica de suelos | |
dc.subject.armarc | Pilotes | |
dc.subject.armarc | Ingeniería geológica | |
dc.subject.armarc | Inteligencia artificial | |
dc.title | Revisión conceptual de las aplicaciones de la inteligencia artificial en el campo de la ingeniería geotécnica y su aproximación a casos de estudio de la Región Caribe Colombiana | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TP | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
dspace.entity.type | Publication | |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
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