ANÁLISIS DE LA RESISTENCIA DEL CONCRETO MEDIANTE REDES NEURONALES HACIENDO USO DEL AGREGADO DE LA CANTERA SANTA ROSA HUANCAVELICA

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dc.contributor.advisorAyala Bizarro, Ivan Arturo
dc.contributor.authorGozanlez Gaspar, Cristhofer Jhonatan
dc.date.accessioned2018-12-21T22:19:00Z
dc.date.available2018-12-21T22:19:00Z
dc.date.issued2018-10-02
dc.description.abstractCon 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.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.urihttp://repositorio.unh.edu.pe/handle/UNH/2127
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Huancavelicaes_PE
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional - UNHes_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Huancavelicaes_PE
dc.subjectEsfuerzo a comprensiònes_PE
dc.subjectResistencia promedioes_PE
dc.subjectConcretoes_PE
dc.titleANÁLISIS DE LA RESISTENCIA DEL CONCRETO MEDIANTE REDES NEURONALES HACIENDO USO DEL AGREGADO DE LA CANTERA SANTA ROSA HUANCAVELICAes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngenieríaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Huancavelica : Facultad de Ciencias de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelTitulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameTitulo Profesional : Ingeniero Civiles_PE
thesis.degree.programIngeniería Civiles_PE
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