Determinación automática de los límites de Atterberg con machine learning - Rosas, David Antonio; Burgos, Daniel; Branch, John W.; Corbi, Alberto (DYNA, 2023)
En este estudio, determinamos el límite líquido (𝑊𝑙), el índice de plasticidad (PI) y el límite plástico (𝑊𝑝) de suelos naturales finos con ayuda de machine-learning y métodos estadísticos. Ello permite localizarlos en la Carta de Plasticidad de Casagrande con una sola medida en extractores de presión-membrana. Los modelos de machine-learning mostraron ajustes en la determinación de 𝑊𝑙apropiados para propósitos de diseño, comparados con métodos estandarizados. Ajustes similares se alcanzaron en la determinación de PI, mientras que las determinaciones de 𝑊𝑝permiten ajustes apropiados para trabajos de control. Debido a que las técnicas más apropiadas se basaron en Regresión Lineal Múltiple y Máquinas de Soporte de Vectores, aportaron modelos de plasticidad explicables. En este sentido, 𝑊𝑙=(9.94±4.2)+(2.25±0.3)∙𝑝𝐹4.2,𝑃𝐼=(−20.47±5.6)+(1.48±0.3)∙𝑝𝐹4.2+(0.21±0.1)∙𝐹y𝑊𝑝=(23.32±3.5)+(0.60±0.2)∙𝑝𝐹4.2−(0.13±0.04)∙𝐹. Por consiguiente, proponemos un método alternativo, automático, estático y multimuestra para enfrentar problemas frecuentes en la determinación de los Límites de Atterberg con ensayos normalizados.
Automatic determination of the Atterberg limits with machine learning
In this study, we determine the liquid limit (Wt), plasticity index (PI), and plastic limit (Wp) of several natural fine-grained soil samples with the help of machine-learning and statistical methods. This enables us to locate each soil type analysed in the Casagrande plasticity chart with a single measure in pressure-membrane extractors. These machine-learning models showed adjustments in the determination of the liquid limit for design purposes when compared with standardised methods. Similar adjustments were achieved in the determination of the plasticity index, whereas the plastic limit determinations were applicable for control works. Because the best techniques were based in Multiple Linear Regression and Support Vector Machines Regression, they provide explainable plasticity models. In this sense, (Equation presented), and (Equation presented). So that, we propose an alternative, automatic, multi-sample, and static method to address current issues on Atterberg limits determination with standardised tests.
Keywords: machine learning; límites de Atterberg; extractor de presión membrana; determinación; suelo; atterberg limits; determination; machine learning; pressure-membrane extractor; soils; Scopus