Parámetros de resistencia al corte del suelo en función a sus propiedades físicas, empleando redes bayesianas y ensayo triaxial-Callqui Grande

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorLópez Barrantes, Marco Antonio
dc.contributor.authorEsteban Ramos, Saúl
dc.contributor.authorPaucar Huamán, Alaín Ronald
dc.date.accessioned2024-02-19T14:49:09Z
dc.date.available2024-02-19T14:49:09Z
dc.date.issued2023-12-19
dc.description.abstractEsta investigación tiene como finalidad determinar el modelo de redes bayesianas para predecir los parámetros de resistencia al corte del suelo (ángulo de fricción y la cohesión), en función de sus propiedades físicas (granulometría, límites de Atterberg, contenido de humedad y peso específico). Según su geomorfología del suelo se determinaron 15 puntos de investigación, para obtener resultados de propiedades físicas y parámetros de resistencia al corte y el ensayo triaxial de tipo no consolidado y no drenado (UU), donde las propiedades del suelo son determinantes para conocer la composición del suelo siendo principales factores que influirán en el comportamiento, cuando estas sean sometidas a esfuerzos axiales y cortantes. Se realizó un lenguaje de programación en Python de redes bayesianas para el entrenamiento del modelo con los 100 datos obtenidos de ensayos y otras fuentes, donde las variables de entrada fueron (propiedades físicas) y de salida (parámetros de resistencia al corte). El modelo se planteó considerando el uso de capas Bayes lineales que demuestra entendimiento avanzado de las técnicas Bayesianas en el contexto de redes neuronales y el optimizador Adam por su eficacia demostrada en la optimización de funciones no lineales se implementa la detención temprana para prevenir el sobreajuste del modelo y mediante el análisis estadístico determinar el error cuadrático medio (MSE). Obteniéndose un modelo de redes bayesiana con el coeficiente de determinación R-cuadrado R^2=0.89790 para el ángulo de fricción y con R^2=0.92819 para la cohesión; determinando una correlación positiva alta con coeficiente de correlación de Pearson r = 0.952 para el ángulo de fricción y r = 0.990 para la cohesión; con un nivel de significancia de ρ=0,01< 0,05. En resumen, este proyecto ha reforzado la convicción en el potencial de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como las redes bayesianas como herramienta innovadora y valiosa para la predicción, para abordar y resolver problemas complejos en el campo de la ingeniería.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14597/6176
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Huancavelica
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectParámetros de resistencia al corte del suelo
dc.subjectPropiedades físicas del suelo
dc.subjectRedes bayesianas
dc.subjectEnsayo triaxial
dc.subjectÁngulo de fricción
dc.subjectCohesión
dc.subjectGranulometría
dc.subjectLímites de Atterberg
dc.subjectContenido de humedad
dc.subjectPeso específico
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00
dc.titleParámetros de resistencia al corte del suelo en función a sus propiedades físicas, empleando redes bayesianas y ensayo triaxial-Callqui Grande
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni21441702
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7481-650X
renati.author.dni46959953
renati.author.dni46935302
renati.discipline732038
renati.jurorOlivera Quintanilla, Abdón Dante
renati.jurorCaballero Sánchez, Omar
renati.jurorOrtega Vargas, Jorge Luis
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngenieria Civil
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Huancavelica. Facultad de Ciencias Ingenieria
thesis.degree.nameIngeniero(a) Civil
Archivos
Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
ESTEBAN RAMOS Y PAUCAR HUAMÁN.pdf
Tamaño:
5.91 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar
Colecciones
Tesis 2023