Análisis del comportamiento de barreras flexibles mediante la variabilidad de parámetros de energía y localización como medida de diseño para la contención de flujo de detritos en la quebrada primero de mayo –Lurigancho Chosica

Abstract

La presente tesis aplica un análisis de tendencias asociados a la variación de la energía de impacto y localización que tienen las barreras flexibles ante eventos de flujos de detritos. Esto para establecer y considerar la variabilidad anteriormente mencionada como un parámetro de diseño para barreras flexibles y, por consiguiente, desarrollar una propuesta de ingeniería eficaz que permita maximizar el comportamiento de las barreras flexibles y sea aplicable a diferentes proyectos que consideren como propuesta estructuras de contención dinámica para frenar el impacto de los flujos de detritos. Todo esto tomando en cuenta los parámetros geotécnicos e hidro morfológicos de la zona, con principal importancia en la pendiente y la precipitación como desencadenante de eventos de flujos de detritos. El estudio se desarrolló en la quebrada Primero de Mayo ubicado en el distrito de Lurigancho, departamento de Lima, Perú. Tomando en cuenta que es una quebrada sin presencia de estructuras de contención previas y con un crecimiento poblacional no controlado que aumenta el riesgo de pérdidas económicas y sociales en la zona. Las simulaciones del comportamiento de las barreras flexibles ante diferentes situaciones de energía y localización se desarrollaron en el software Rocfall para establecer el número de barreras necesario para contener el flujo de detritos de la zona y plantear cuatro diferentes iteraciones para el estudio.

The proposal of a probabilistic factor is presented to determine the percentage of failure that can occur in shallow foundations, in our case footings. In this article we will present a comparison between the safety factor (F.S), defined by the standard E050 Soils and Foundations, and the probability of failure. This method will be executed through the simulation of input data, such as specific weight, cohesion, angle of friction and load stress. For this simulation process, the Monte Carlo method will be applied. Once the soil resistance values ​​have been obtained, considering its normal distribution and the stress, the probabilities of failure will begin to be analyzed using the strength and stress density curves. Finally, we will analyze the relationship that will occur between the F.S and the probability of failure to observe the behavior when increasing the parameters for resistance.