Ahorro de costos en estabilización de terraplenes mediante geomallas biaxiales y predicción de fallas con modelos de inteligencia artificial

Betsie Miranda Sánchez

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dc.rights.license	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Omar Chávez Alegría	es_ES
dc.creator	Betsie Miranda Sánchez	es_ES
dc.date.accessioned	2026-06-04T18:49:42Z
dc.date.available	2026-06-04T18:49:42Z
dc.date.issued	2026-06-01
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12993
dc.description	Los terraplenes son estructuras fundamentales en la infraestructura vial y ferroviaria, cuya estabilidad puede verse comprometida por factores geotécnicos y ambientales, generando deslizamientos con consecuencias críticas: colapsos estructurales, pérdidas humanas, afectaciones económicas y deterioro en la conectividad regional. Estas fallas pueden manifestarse en formas rotacionales, traslacionales, por asentamiento, capacidad portante o cargas cíclicas, y son agravadas por condiciones como la infiltración de agua, presión lateral, tensiones internas y precipitaciones intensas. Este proyecto de tesis aborda una solución innovadora y sostenible para la estabilización de terraplenes mediante el uso de geomallas biaxiales ya que han demostrado mejoras sustanciales en la capacidad de carga y en la estabilidad estructural sometidos a diferentes condiciones de carga, al proporcionar resistencia a la tracción (30 kN/m) y confinamiento estructural. Se basa en criterios establecidos por el Instituto Mexicano del Transporte (publicación técnica No. 382) y la norma brasileña ABNT NBR 11682:2008, analizando diferentes espaciamientos verticales propuestos por ambas normativas. El estudio combina análisis experimental con simulaciones computacionales avanzadas del software experimental con modelos analíticos con la licencia del Slide v6.0 Universidad Autónoma de Querétaro, utilizando técnicas de correlación de datos característicos físicos y modelaciones para una evaluación detallada de las deformaciones del sistema así como herramientas de inteligencia artificial, las cuales se utilizan para optimizar el diseño, predecir el comportamiento del terraplén ante distintas condiciones operativas y evaluar la eficiencia del drenaje interno. Así mismo, se construirá un prototipo físico por cada escenario que simule condiciones reales de carga para validar los resultados ante los dos supuestos distanciamientos verticales, teniendo como guía la caracterización del material, así como las condiciones similares de comportamiento mecánico a largo plazo bajo cargas cíclicas del artículo “The long‑term mechanical performance of geogrid‑reinforced soil retaining walls under cyclic footing loading” El objetivo principal es desarrollar un enfoque técnico que permita reducir riesgos de deslizamientos, puntualizar zonas críticas, anticipar fallas estructurales y optimizar los costos de construcción y mantenimiento, especialmente en contextos donde las cargas dinámicas y cíclicas como las generadas por el tránsito vehicular pueden comprometer la seguridad y el desempeño de las estructuras. Los resultados de esta investigación no solo fortalecerán la seguridad y durabilidad de las infraestructuras viales, sino que también servirán como base técnica para una futura normativa mexicana sobre el uso de geomallas en terraplenes.	es_ES
dc.format	pdf	es_ES
dc.format.extent	1 recurso en línea (45 páginas)	es_ES
dc.format.medium	computadora	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Autonoma de Querétaro	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.subject	Terraplén	es_ES
dc.subject	Espaciamiento vertical	es_ES
dc.subject	Geosintéticos	es_ES
dc.subject	Inteligencia artificial	es_ES
dc.subject	Geomallas biaxiales	es_ES
dc.subject	Prototipo físico	es_ES
dc.subject	Factor de seguridad	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Ahorro de costos en estabilización de terraplenes mediante geomallas biaxiales y predicción de fallas con modelos de inteligencia artificial	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	ORCID	es_ES
dc.contributor.tid	ORCID	es_ES
dc.creator.identificador	0009-0001-8603-7407	es_ES
dc.contributor.identificador	0000-0003-4474-0206	es_ES
dc.contributor.role	Director de tesis	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ingeniería de Vías Terrestres y Movilidad	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES
dc.format.support	recurso en línea	es_ES
dc.matricula.creator	329038	es_ES
dc.folio	IGMAC-329038	es_ES