Predicción del Tipo de Cimentación y Consumo de Materiales Mediante Lógica Difusa

• Autores: Karen Romero Maldonado, Jorge Santamaría, Mariela Macías Párraga, Joseph Martinez Muñoz
• Localización: Revista Politécnica, ISSN-e 2477-8990, Vol. 58, Nº. 1, 2026 (Ejemplar dedicado a: Revista Politécnica), págs. 17-28
• Idioma: español
• DOI: 10.33333/rp.vol58n1.02
• Títulos paralelos:
  • Prediction of Foundation Type and Material Consumption Using Fuzzy Logic
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• Resumen
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    En líneas de transmisión eléctrica, es de suma importancia la estimación correcta de los parámetros de cimentación en la etapa de ingeniería conceptual; utilizar las bases de datos de proyectos anteriores proporciona una gran referencia para la toma de decisiones en etapas tempranas del proyecto, y utilizar modelos numéricos reduce el riesgo de error humano. El objetivo de este estudio es desarrollar y validar un modelo predictivo basado en un Sistema de Inferencia Lógica (SIL), que utiliza la lógica difusa para el prediseño de cimentaciones a partir de datos reales obtenidos en proyectos ejecutados. El modelo emplea variables de entrada geotécnicas, topográficas y estructurales para predecir variables de salida útiles en el diseño, como el tipo y la profundidad de cimentación, el volumen de hormigón y la cantidad de acero. Los resultados obtenidos con coeficientes de determinación (R²) mayores a 0.9 y errores porcentuales inferiores al 10 %, demuestran la alta capacidad de predicción del modelo. Asimismo, el análisis estadístico demuestra un adecuado comportamiento, incluso en presencia de valores atípicos. El modelo ayuda a reducir los tiempos de cálculo, optimizar recursos y aprovechar el conocimiento acumulado de obras previas, sin depender de la experiencia de un profesional, pero sin descartar la ingeniería de detalle. En este sentido, esta propuesta fortalece el uso de la inteligencia artificial aplicada a la ingeniería civil en Ecuador, promoviendo decisiones de diseño más informadas y eficientes desde las etapas iniciales del proyecto.

     

  • English

    In electrical transmission lines, the accurate estimation of foundation parameters during the conceptual engineering stage is of great importance. The use of databases from previous projects provides a valuable reference for decision-making in the early stages of a project, while the application of numerical models reduces the risk of human error. The objective of this study is to develop and validate a predictive model based on a Logical Inference System (LIS), which uses fuzzy logic for the preliminary design of foundations using real data obtained from executed projects. The model employs geotechnical, topographic, and structural input variables to predict output variables useful for design, such as foundation type and depth, concrete volume, and steel quantity. The results obtained, with coefficients of determination (R²) greater than 0.9 and percentage errors below 10%, demonstrate the high predictive capability of the model. Likewise, the statistical analysis shows adequate model performance, even in the presence of outliers. The model helps reduce calculation time, optimize resources, and take advantage of the accumulated knowledge from previous projects, without relying exclusively on the experience of a professional engineer, while still preserving the importance of detailed engineering. In this sense, this proposal strengthens the use of artificial intelligence applied to civil engineering in Ecuador, promoting more informed and efficient design decisions from the early stages of the project.