[en] Withthe increasing complexity of geotechnical projects, the use of advanced and sophisticated tools has increasedas well. Thanks to finite elements such as calculation methodsand to the constitutive models developed by experts on Geotechnics, it has been possible to cope with highlycomplex projects. However, by incorporating sophisticated models, parameters that come from mathematical expressions that do not have a geotechnical meaning have been increased, making it difficult to identify. Another limitationin geotechnical modeling corresponds to current tests and the restriction of taking samples, since these study methods do not represent the global behavior of the soil where the project is carried out. Consequently, in view of these uncertainties in preliminary designs and models, inverse analysis methods have been developed.Thus, to generate reliability to preliminary designs and predict future soil behavior, this workshowsthe application of a systematic procedure of inverse analysis to a particular deepexcavation. The finite element method is used as a numerical calculation tool, and adaptive genetic algorithms are used as the inverse analysis method.The methodology consists of identifying the parameters that govern the behavior of the soil from measurements of lateral displacements of the retaining walls. With these calibrated parameters, the excavation model can be recalculated in order to validate the design hypothesis and predict the behavior of the terrain in other excavation areas of the site withgreater reliability.The case study is a deep excavation of the parkingof the La Roca Village shopping complex, located in Roca del Vallès, Barcelona. From the knowledge of this project, a numerical model has been constructed by means of finite elements using Plaxis 2D.To find the calibrated parameters, the error between the displacements of the numerical model and the displacements of the measurements in situ must be reduced. To minimize this error, the adaptive genetic algorithms technique appliedthrough the Daarwin platform is used. Finally, the efficiency and precision of the methodology used to find the calibrated parameters is evaluated.

[es] Con el aumento de la complejidad de proyectos geotécnicos se ha incrementado el uso de herramientas avanzadas y sofisticadas. Gracias a los elementos finitos como métodos de cálculo y los modelos constitutivos desarrollados por expertos en Geotecnia, se ha podido abarcar proyectos de gran complejidad. Sin embargo, al incorporar modelos sofisticados se han aumentado parámetros que vienen de expresiones matemáticas que no tienen un significado geotécnico lo que dificulta su identificación. Otra limitación en la modelación geotécnica corresponde a los ensayos actuales y la restricción de tomar muestras, ya que estos métodos de estudio no llegan a representar el comportamiento global del terreno en donde se lleva a cabo el proyecto. En consecuencia, a la vista de estas incertidumbres en los diseños y modelos preliminares se han desarrollado métodos de análisis inverso. Es así que para generar confiabilidad a los diseños preliminares y predecir comportamientos futuros del suelo, en este trabajo se muestra la aplicación de un procedimiento sistemático del análisis inverso a una excavación profunda en particular. Se utiliza como herramienta de cálculo numérico el método de elementos finitos, como método de análisis inverso los algoritmos genéticos adaptativos. La metodología consiste en identificar los parámetros que gobiernan el comportamiento del suelo a partir de medidas de desplazamientos laterales de los muros pantalla. Con estos parámetros calibrados se puede recalcular el modelo de la excavación con el objetivo de validar la hipótesis de diseño y predecir el comportamiento del terreno en otras zonas de excavación del recinto con mayor confiabilidad. El caso de estudio particular es una excavación profunda de los aparcamientos del conjunto comercial La Roca Village, ubicada en la Roca del Vallès, Barcelona. A partir del conocimiento de este proyecto, se ha construido un modelo numérico mediante elementos finitos utilizando Plaxis 2D. Para encontrar los parámetros calibrados se debe reducir el error entre los desplazamientos del modelo numérico y los desplazamientos de las medidas in situ. Para minimizar este error se utiliza la técnica de los algoritmos genéticos adaptativos ejecutada a través de la plataforma Daarwin. Finalmente, se evalúala eficiencia y precisión de la metodología utilizada para encontrar los parámetros calibrados.