¿Cómo predecir el comportamiento de pilotes bajo cargas laterales? Lo que aprendimos en el Blind Prediction Contest
Este artículo presenta nuestra experiencia en el Blind Prediction Contest 2024, donde debimos predecir el comportamiento de pilotes sometidos a cargas laterales sin conocer los resultados experimentales. Mediante modelos hipoplásticos y simulaciones 3D calibradas en laboratorio, analizamos el desempeño del suelo y la respuesta estructural tanto en cargas monotónicas como cíclicas. Los resultados muestran la potencia de los modelos avanzados, pero también la importancia de considerar las condiciones reales del suelo y validar siempre con ensayos experimentales.
Carlos Lascarro, I.C., PhD
11/11/20252 min read
Cuando construimos puentes, puertos o aerogeneradores, los pilotes son esenciales: soportan grandes cargas y deben resistir fuerzas laterales del viento, olas o sismos. Pero, ¿cómo podemos predecir con antelación cómo se deformará un pilote bajo estas condiciones?
En 2024 participamos en el Blind Prediction Contest (BPC), un concurso internacional organizado por la Universidad Técnica de Darmstadt (Alemania). Allí, distintos equipos recibimos información básica de ensayos a escala real en pilotes, pero sin conocer los resultados experimentales. El reto era claro: hacer predicciones numéricas lo más cercanas posible a la realidad.
El enfoque que usamos
Para nuestras simulaciones utilizamos un modelo hipoplástico (HP+IS: una herramienta matemática que describe cómo se comporta la arena sometida a ciclos de carga y descarga) junto con el modelo high cycle accumulation (HCA), que permite estimar deformaciones después de miles de ciclos de carga.
Estos modelos fueron calibrados en laboratorio con ensayos de compresión y triaxiales en arena de Darmstadt, lo que nos permitió trasladar ese conocimiento a simulaciones 3D de pilotes en el software Abaqus.
Lo que encontramos
En el caso de cargas monotónicas (un empuje lateral creciente), las simulaciones coincidieron bastante bien con los ensayos reales: el modelo predijo con precisión la rigidez y el comportamiento de la arena.
En el caso de cargas cíclicas (miles de repeticiones de empuje), las primeras predicciones sobreestimaron los desplazamientos del pilote. Al revisar, descubrimos que había que ajustar detalles clave, como: cómo se mide la amplitud de deformación, cómo varía la densidad de la arena con la profundidad, y el efecto de la historia de precarga cíclica (es decir, cómo la arena ya había sido compactada antes del ensayo).
Al incluir estas correcciones, las simulaciones se acercaron mucho más a la realidad.
¿Por qué es importante?
Este trabajo muestra que los modelos avanzados son herramientas muy poderosas para la ingeniería geotécnica, pero también que la preparación del suelo y los detalles experimentales pueden cambiar los resultados.
El Blind Prediction Contest fue una gran oportunidad para poner a prueba nuestras metodologías frente a datos de alta calidad y, sobre todo, para aprender en comunidad.
La conclusión es clara: la validación con ensayos reales es indispensable si queremos que estos modelos sean usados de forma confiable en proyectos de ingeniería.
Puede ver el artículo publicado en Computers and Geotechnics en el siguiente link:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0266352X25004148?via%3Dihub