Tesis 2018
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Examinando Tesis 2018 por Autor "Ayala Bizarro, Iván Arturo"
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- ÍtemCAUDALES DE PRESIPITACIÓN EN EL DRENAJE PLUVIAL EN LA CUENCA URBANA DE LA CIUDAD DE HUANCAVELICA.(Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-10-10) Acuña Huamán, Valentín; Ayala Bizarro, Iván Arturo; Oré Iwanaga, Joel Belisario; Bendezú Boza, Reyder EusefEl presente trabajo de investigación describe los problemas de inundaciones en las calles, avenidas y el propio drenaje pluvial de la cuenca urbana de la ciudad de Huancavelica, las inundaciones causadas principalmente por las intensas precipitaciones y de ciente sistema de drenaje pluvial. Esta investigación se realizo con el objetivo de determinar los hidrogramas de escorrenta directa en cada una de las cunetas y sumideros, el mismo comprende un desarrollo progresivo de diferentes etapas que inicia desde la identi ficación de las zonas inundadas, el sentido del lujo, discretizaciçión de la cuenca urbana, calculo de hietogramas de diseño, cálculos de hidrogramas de escorrenta directa a través del modelo de onda cinemática. Donde, se concluyo que las calles y avenidas de la ciudad de Huancavelica se inunda durante la temporada de lluvia, donde el 72% de las cunetas resultaron colapsados, 14% vulnerables y 14% e cientes. Por ultimo, el 75% de los sumideros se encuentran en condición de ciente, 13% colapsado y los otros 13% regular. En cuanto a su ubicación el 75% de los sumideros se encuentran ubicados adecuadamente, pero el 25% se encuentran ubicados inadecuadamente.
- ÍtemEstimación del Índice de Regularidad Internacional en Pavimentos Flexibles Usando Redes Neuronales Artificiales(Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-09-18) Paytán Ordoñez, Jhonatan; Ayala Bizarro, Iván ArturoEn las últimas décadas se ha demostrado que una inadecuada gestión de conservación de la infraestructura vial puede ocasionar gastos onerosos a una nación; reduciendo el tiempo de vida útil de las vías, incrementando los costos por operación vehicular e incrementando también el tiempo de traslado de los usuarios. Es por esta razón que es muy importante innovar y contar con herramientas económicas para gestionar adecuadamente nuestras redes viales y contrarrestar posibles restricciones presupuestales. En esta investigación se pretendió construir un modelo basado en Redes Neuronales Artificiales que permita estimar el valor del Índice de Regularidad Internacional en pavimentos flexibles a partir del conocimiento de la condición superficial (fisuras, parches, ahuellamiento, hundimiento, exudación, peladuras y grietas de centro y borde). La construcción del modelo neuronal se hizo con ayuda del software Matlab, para su validación, el modelo neuronal fue usado para estimar los valores del Índice de Regularidad Internacional, tomando como datos de entrada una base diferente a la usada en la etapa de entrenamiento. Estos resultados fueron comparados con los valores de IRI que resultaron de mediciones con el perfilómetro láser. El coeficiente de correlación obtenido fue R=0.365513, el cual refleja una baja relación entre los valores y nos llevó a concluir que las Redes Neuronales Artificiales no tuvieron un buen comportamiento en esta vía específica.
- Ítem"PARÁMETROS DE RESISTENCIA AL CORTE DE SUELOS A PARTIR DE SUS PROPIEDADES FÍSICAS, UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y EQUIPO TRIAXIAL, UNH"(Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-12-11) Boza Capani, Marisabel; Merino Ortiz, Rodrigo; Ayala Bizarro, Iván ArturoRESUMEN El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar el desempeño del modelo de inteligencia artificial (Redes Neuronales Artificiales) para predecir los parámetros de resistencia al corte de suelos (ángulo de fricción interna y la cohesión), a partir de sus propiedades físicas (límites de Atterberg, granulometría, humedad, peso específico). Siendo estos parámetros muy importantes y necesarios para conocer las propiedades mecánicas del suelo, es decir, el comportamiento del suelo ante esfuerzos axiales y cortantes; ya que las estructuras de ingeniería civil están fundadas sobre tipo de suelo ideal o adecuado, que son encontradas a diferentes profundidades de su estratigrafía. Para alcanzar el objetivo planteado de la investigación se realizó los ensayos triaxiales no consolidado y no drenado (UU), así mismo, los ensayos básicos como el análisis granulométrico, los límites de Atterberg, el contenido de humedad y la densidad de cada muestra en base a las normas (NTP y ASTM), en la que se extrajo muestras de suelo in situ de 39 puntos representativos. Seguidamente, se realizó el entrenamiento del modelo de Red Neuronal Artificial donde las variables de entrada fueron (sus propiedades físicas) y de salida (parámetros de resistencia al corte); en el que se realizó varias simulaciones haciendo uso de la metodología de propagación inversa (Feed-Forward Backprop), buscando encontrar el error cuadrático medio (MSE). En la que se utilizó el 72% de datos para el entrenamiento del modelo y el 28 % restante para la validez del modelo, usando el software Matlab. Los resultados obtenidos del proyecto de investigación evaluados mediante el análisis estadístico de error medio cuadrático (MSE), se dividen en: Entrenamiento (Training) (R=0.93927), Validación (R=0.99746), Test (R=0.96465), obteniéndose un modelo de Red Neuronal Artificial con (R=0.95507); siendo R el coeficiente de determinación R-cuadrado, demostrando de ese modo ser eficaz para predecir los parámetros de resistencia al corte de suelos con un error menor al 5%, proponiéndose como alternativa para el estudio geotécnico, para la planificación, diseño y ejecución de un proyecto de construcción. Palabras Clave: Parámetros de resistencia al corte, cohesión, ángulo de fricción interna, granulometría, contenido de humedad, densidad, límites de Atterberg, redes neuronales artificiales.
- ÍtemTiempo de concentración en la cuenca experimental del río Ichu aplicando la técnica de optimización por algoritmos genéticos(Universidad Nacional de Huancavelica, 2018-11-27) Torres Condori, Edwin; Ayala Bizarro, Iván ArturoRESUMEN El objetivo del presente trabajo de investigación, es determinar la influencia de la cuenca experimental del río Ichu, para estimar el tiempo de concentración aplicando la técnica de optimización por algoritmos genéticos. Así como también determinar la influencia de la pendiente, intensidad, rugosidad y longitud de la cuenca del río Ichu, para estimar el tiempo de concentración mediante la técnica de optimización por algoritmos genéticos. Para lograr estos objetivos planteados, se determinó los parámetros hidrológicos mediante la calibración haciendo uso del modelo distribuido TETIS, mediante los datos adquiridos de 06 estaciones meteorológicas y 01 estación hidrométrica de precipitación y escorrentía a escala de 1 hora en un área de 608.55 kilómetros cuadrados de la cuenca del río Ichu, asimismo el punto de aforo de la cuenca del río Ichu, se ubica en la parte urbana de la ciudad de Huancavelica. Los resultados fueron evaluados a partir de la calibración del modelo hidrológico, de acuerdo al estadístico de Nash-Sutclife llegando al valor de 0.78, donde este valor, está clasificado mediante la literatura para modelos hidrológicos como muy bueno, validándose de esta manera la hipótesis planteada. Como producto de este trabajo de investigación, se planteó la formulación del tiempo de concentración, en base a las variables de los objetivos planteados como son la pendiente, intensidad, rugosidad y longitud de la cuenca del río Ichu, así obteniéndose la siguiente relación Tc = 0:769L0:372n0:942S0:353I0:05.