Tesis 2018
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Examinando Tesis 2018 por Autor "Ayala Bizarro, Ivan Arturo"
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- ÍtemANÁLISIS DE LA RESISTENCIA DEL CONCRETO MEDIANTE REDES NEURONALES HACIENDO USO DEL AGREGADO DE LA CANTERA SANTA ROSA HUANCAVELICA(Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-10-02) Gozanlez Gaspar, Cristhofer Jhonatan; Ayala Bizarro, Ivan ArturoCon la presente investigación se construye un modelo de inteligencia artificial (redes neuronales artificiales), que permita predecir la resistencia al esfuerzo de compresión axial del concreto (f´c). Para lograr el objetivo del proyecto de investigación se ha elaborado probetas de concreto, siendo 79 probetas con diferentes dosificaciones, ensayados a la primera, segunda y cuarta semana de curado, registrando resistencias al esfuerzo de compresión axial (f´c) entre 70 kg/cm2 y 390 kg/cm2. los procesos de elaboración, curado y rotura de probetas según lo especificado en la Norma E-060 (2009) y ASTM C-39, NTP 339.034.2008. Seguido de los ensayos de rotura, se realizó el procesamiento de datos para la construcción del modelo de red neuronal artificial con la siguiente estructura: 11 variables de ingreso, siendo estos: (cantidad de cemento, cantidad de agua, cantidad de agregado fino, humedad del agregado fino, absorción del agregado fino, porcentaje que pasa la malla Nro. 4 de agregado fino, cantidad de agregado grueso, humedad del agregado grueso, absorción del agregado grueso, porcentaje que pasa la malla Nro. 4 de agregado grueso, tamaño máximo de los agregados, el tiempo de curado del concreto) y una variable de salida (resistencia a la compresión axial del concreto); para el entrenamiento se realizó diversas simulaciones haciendo uso de la metodología de propagación inversa (back propagation) y el algoritmo de Levenberg Marquardt, buscando encontrar el error cuadrático medio (MSE). La evaluación se realizó en tres grupos de muestra: el primero de entrenamiento 70 % , el segundo de validación 15% y el tercero de test 15% de los datos obtenidos en laboratorio, usando como herramienta de programación software Python y Matlab (Toolbox). VI Los resultados obtenidos del proyecto de investigación evaluados mediante el análisis estadístico de error medio cuadrático (MSE), se dividen en: Entrenamiento (training) (R² = 0.99965), validación (R = 0.96004), test ( R =0.99413), obteniéndose un modelo de red neuronal artificial con (R = 0.99113); siendo R el coeficiente de determinación conocido como coeficiente de correlación de Pearson, demostrando de ese modo ser eficaz para predecir la resistencia del concreto con un error menor al 1% , se concluye que el modelo de red neuronal artificial contribuirá para predecir la resistencia a la compresión del concreto, proponiéndose como alternativa para realizar diseños de mezclas de concreto, que cumplan con las necesidades requeridas en los proyectos de ingeniería en el sector construcción y acorde a lo estipulado en la Norma E-060 (2009) y ASTM C-39.
- ÍtemINFLUENCIA DE LAS PROPIEDADES DEL HORMIGÓN DEL CAUCE RÍO ICHU EN LA RESISTENCIA A COMPRENSIÓN DEL CONCRETO.(Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-08-02) Infante Carrillo, Pablo César; Quispe Rojas, Guido Darío; Ayala Bizarro, Ivan ArturoEl objetivo de investigación fue medir la influencia del Método de Madurez en la resistencia del concreto para un f´c = 210 kg/cm2 en la ciudad de Huancavelica. Problema general formulado: ¿De qué manera el método de madurez influirá en la resistencia del concreto para un f´c=210kg/cm2 en la ciudad de Huancavelica? La población se conformó por 120 probetas de concreto. Se utilizó el método experimental, la técnica de observación y la ficha de observación. Como resultados se obtuvo que para el tipo de agregado grueso piedra triturada y canto rodado curados con agua una temperatura promedio de (9,95°C) y (10,63°C), para el tipo de agregado grueso piedra triturada y canto rodado curados con aditivo una temperatura promedio de (11,73°C) y (11,17°C), por otro la predominancia fue para el tipo de agregado grueso piedra triturada con una diferencia promedio de 18,55 kg/cm2 curados con aditivo y 18 kg/cm2 curados con agua. Se obtuvo mayor resistencia para el tipo de curado con aditivo, con una diferencia promedio de 2,19 kg/cm2 utilizando el agregado canto rodado y 2,74 kg/cm2 empleando el agregado piedra triturada. En conclusión, el método de madurez influye significativamente en la resistencia del concreto en la ciudad de Huancavelica.
- ÍtemTransito de avenidas en el cauce natural del Rió Ichu mediante redes neuronales artificiales(Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-05-22) Requena Machuca, David; Ayala Bizarro, Ivan ArturoEl trabajo de investigacio´n realiza el estudio de tr´ansito de avenidas en el cauce natural del R´ıo Ichu mediante la t´ecnica de las redes neuronales artificiales (RNA), los m´etodos hidrol´ogico e hidra´ulico tradicionales empleados para el c´alculo del fen´omeno requieren de diversos para´metros del cauce del r´ıo, a diferencia de estos m´etodos las RNA no requieren de mucha informaci´on, tan solo requieren de registros histo´ricos anteriores para poder determinar con una exactitud el tr´ansito de avenidas en el r´ıo. El a´rea de estudio se encuentra ubicado en la cuenca experimental del R´ıo Ichu, aguas arriba de la cuidad de Huancavelica en un a´rea de 607 km2 aproximadamente, se desarrollo´ primeramente un modelo calibrado y validado del proceso de lluvia-escorrent´ıa, con los datos registrados por las 6 estaciones meteorolo´gicas (precipitacio´n) y una estacio´n hidrolo´gica (escorrent´ıa) distribuidas en la cuenca; el tr´ansito de hidrograma se realiz´o con el m´etodo de Muskingun-Cunge, para generar los registros histo´ricos para los 5 tramos del cauce del R´ıo Ichu el cual se dividio´, obteniendo 39 avenidas histo´ricas en los an˜os 2016 y 2017. El modelo HEC-1 se emple´o para modelar el proceso de lluvia-escorrent´ıa, el cual se obtuvo valores de coeficientes de eficiencia Nash-Sutcliffe (E) iguales a 0.851 y 0.828 para la etapa de calibrado y validaci´on respectivamente; en segundo lugar se construyo´ RNAs con diversas arquitecturas para entrenar y encontrar la arquitectura que mejor se ajuste a dicho feno´meno; encontrando a la RNA con la arquitectura 1-5-1 que presenta un mejor ajuste. La red obtuvo los valores de E=0.881 en la etapa de entrenamiento y 0.859 en la validaci´on. La aplicacio´n del m´etodo de las redes neuronales que se ha aplicado para el tr´ansito de avenidas con un tiempo de avance de 30 minutos ha resultado totalmente satisfactoria respecto a la calidad de los resultados.