Análisis retrospectivo de parámetros geotécnicos basado en mediciones de asientos y presiones de contacto en cimentaciones directas

Abstract

Este Trabajo de Fin de Máster propone una metodología innovadora de análisis retrospectivo de parámetros geotécnicos aplicada al diseño de cimentaciones superficiales, más concretamente, en la estimación del módulo de elasticidad en suelos granulares. Frente a las limitaciones de los enfoques tradicionales, dependientes de un elevado número de ensayos in situ, hipótesis simplificadas y análisis iterativos costosos, se plantea un esquema híbrido que combina el potencial exploratorio del aprendizaje automático con la precisión de métodos deterministas. El objetivo es ofrecer una herramienta robusta, eficiente y adaptable a contextos reales de obra civil y edificación. En primer lugar, se implementa un módulo de búsqueda global que, gracias a técnicas de Machine Learning, ofrece estimaciones preliminares del módulo de elasticidad y otros parámetros esenciales. A continuación, estas estimaciones se refinan mediante un algoritmo de optimización que integra los métodos de Gauss-Newton o Levenberg-Marquardt, garantizando una convergencia rápida y estable. Este enfoque asegura no solo la precisión en la predicción de respuestas tensionales y deformacionales, sino también una drástica reducción en el número de iteraciones necesarias. La metodología se valida exhaustivamente en dos escenarios: un caso sintético (con y sin introducción de ruido estadístico) y un proyecto real de cimentación en un edificio de gran altura. En el primer caso, se alcanzó un error medio cuadrático (RMSE) de apenas 2.3 kPa (R²=1.00) en condiciones ideales y 1,623.0 kPa (R²=0.898) con ruido; en el segundo, la correlación con los datos reales obtuvo un R²=0.998. Estos resultados se han contrastado con treinta y dos métodos clásicos de análisis inverso, ofreciendo el método propuesto no solo una eficiencia computacional notablemente inferior, sino que también demuestran una elevada precisión en los parámetros retrocalculados. Además, la arquitectura modular de la propuesta facilita su integración con sistemas de monitorización en tiempo real (IoT) y herramientas de inteligencia artificial, adaptándose a los nuevos Eurocódigos (EN 1997-1:2024, EN 1997-3:2025) y contribuyendo al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Agenda 2030. En definitiva, este estudio ofrece una herramienta robusta y escalable, capaz de transformar la práctica profesional en diseño y control de cimentaciones, reduciendo costes y tiempos sin sacrificar fiabilidad ni seguridad