Influencia de las fibras de acero en la resistencia a tracción indirecta del concreto mediante redes neuronales artificiales

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dc.contributor.advisorCaballero Sánchez, Omar
dc.contributor.authorCcoyllar Urruchi, Engels Vladimir
dc.contributor.authorSalazar de la Cruz, Santiago
dc.date.accessioned2022-02-18T16:07:27Z
dc.date.available2022-02-18T16:07:27Z
dc.date.issued2021-10-27
dc.description.abstractLa investigación titulada “Influencia de las fibras de acero en la resistencia a tracción indirecta del concreto mediante redes neuronales artificiales ”, tuvo como objetivo de determinar la influencia de las fibras de acero en la resistencia a tracción indirecta del concreto mediante redes neuronales artificiales ; dicha investigación fue de tipo aplicada, nivel de investigación explicativa y diseño de investigación cuasi experimental; en la muestra se trabajó con 56 especímenes de concreto con f’c = 210 kg/cm2 y 4 tratamientos: 14 especímenes de concreto convencional, 14 especímenes de concreto con incorporación de fibras de acero en cantidad de 30 kg/m3 de concreto, 14 especímenes de concreto con incorporación de fibras de acero en cantidad de 50 kg/m3 de concreto y 14 especímenes de concreto con incorporación de fibras de acero en cantidad de 70 kg/m3 de concreto curadas a los 28 días, cuyos especímenes fueron ensayadas mediante el ensayo de doble punzonamiento para determinar la resistencia a tracción indirecta; luego se realizó la construcción del modelo de Red neuronal Artificial que permitió predecir la resistencia a tracción indirecta del concreto. Los resultados de la investigación obtenidos de la Red neuronal Artificial, muestran que adicionando fibra de acero en dosificaciones de 30 kg/m3, 50 kg/m3 y 70 kg/m3 de concreto, la resistencia a tracción indirecta incrementa en 6.74 %, 17.11 %, y 19.67% respectivamente respecto al concreto convencional y los valores promedios de la resistencia a tracción indirecta del concreto convencional, concreto con incorporación de fibra de acero en cantidades de 30 kg/m3, 50 kg/m3 y 70 kg/m3 es 28.64 kg/cm2, 30.27 kg/cm2, 33.21 kg/cm2 y 33.94 kg/cm2 respectivamente; en cuanto al análisis estadístico se utilizó el Diseño Completamente al Azar con 5% de nivel de significancia y 95% de confiabilidad, el cual obtuvo un p =0.0001 siendo inferior a 0.05, concluyéndose que “Las fibras de acero influyen significativamente en la resistencia a tracción indirecta del concreto mediante redes neuronales artificiales”.
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14597/4140
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.subjectFibras de acero
dc.subject Resistencia a tracción indirecta
dc.subject Red neuronal artificial
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00
dc.titleInfluencia de las fibras de acero en la resistencia a tracción indirecta del concreto mediante redes neuronales artificiales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni20118173
renati.advisor.orcidhttps//orcid.org/0000-0002-8126-3835
renati.author.dni70125874
renati.author.dni70125874
renati.discipline732038
renati.jurorLopez Barrantes, Marco Antonio
renati.jurorCaballero Sanchez, Omar
renati.jurorLujan Jeri, Hugo Ruben
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Civiles_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Huancavelica. Facultad de Ciencias Ingenieria
thesis.degree.levelTitulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Civil
thesis.degree.programIngeniería Civiles_PE
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