Uso de redes neuronales artificiales para determinar una nueva alternativa de método de diseño de mezcla de concreto de resistencias convencionales en la ciudad de Arequipa 2022
Descripción del Articulo
La presente investigación plantea una alternativa a los diseños de mezcla convencionales con el uso de la inteligencia artificial y “machine learning”. Para la elaboración de las mezclas se usaron materiales de la cantera “La Poderosa”, “Socabaya” y “Huayco” (todas dentro de la ciudad de Arequipa),...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Católica de Santa María |
| Repositorio: | UCSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/12366 |
| Enlace del recurso: | https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/12366 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Redes Neuronales Artificiales Machine Learning Diseño de mezcla https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00 |
| Sumario: | La presente investigación plantea una alternativa a los diseños de mezcla convencionales con el uso de la inteligencia artificial y “machine learning”. Para la elaboración de las mezclas se usaron materiales de la cantera “La Poderosa”, “Socabaya” y “Huayco” (todas dentro de la ciudad de Arequipa), además del cemento “Yura IP”, estos insumos fueron seleccionados después de una encuesta a profesionales calificados y una ponderación matemática basándose en su aporte a la resistencia del concreto y sus costos. Posterior a la selección de agregados se generó una base de datos de diseños de mezcla obtenidos de las recientes investigaciones de concreto en la ciudad de Arequipa en los últimos años. Luego, se diseñó una red neuronal artificial usando el lenguaje de programación Python en el entorno “Spyder” para realizar diseños de 175 kg/cm2, 210 kg/cm2 y 280 kg/cm2. Con la encuesta y la ponderación se obtuvieron 2 combinaciones: La primera con agregados de “La Poderosa” y la segunda con Agregado Grueso de “Socabaya” y Agregado Fino de “Huayco”. Se sometieron los 6 diseños de mezcla al ensayo de resistencia a la compresión. Con los resultados obtenidos se realizó una mejora en la programación., estableciendo una segunda red neuronal y ensayando 6 diseños nuevos con las mimas propiedades. Este estudio interpreta los resultados de la resistencia a la compresión evaluando la efectividad del uso de inteligencia artificial para el diseño de concreto. La investigación fue realizada en los laboratorios de suelo y concreto de la Universidad Católica de Santa María en la ciudad de Arequipa |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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