Modelamiento computacional de la resistencia a compresión y trabajabilidad del concreto ligero con esferas de poliestireno expandido

• Autor: Vega More, Juan Jesús
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/18207
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/18207
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Concreto ligero; Esferas de poliestireno expandido; Redes neuronales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La presente investigación estudia los concretos ligeros con esferas de poliestireno expandido (EPS), la finalidad es determinar y predecir dos propiedades importantes del concreto tanto en estado endurecido como en estado fresco, la resistencia a compresión y trabajabilidad; siguiendo un método experimental fundamentado en la realización de ensayos de laboratorio para la obtención de datos. En la presente investigación el diseño se basa en el modelo de empaquetamiento de partículas propuesto por Andreasen y Andersen, en total se diseñaron 9 mezclas de concreto ligero, las cuales se dividieron en 3 series de tres mezclas con diferente porcentaje de EPS de 0%, 22.5%,25% en volumen y relaciones agua/(material cementante) de 0.42,0.38 y 0.35 respectivamente. Una vez obtenidos los valores de resistencia a compresión y trabajabilidad (medido con el revenimiento) de las muestras se proceden a emplear herramientas computacionales, tal como redes neuronales, máquina de soporte vectorial, que representen el comportamiento de este tipo de concreto y así poder realizar predicciones con un buen porcentaje de confiabilidad, para ajustar estos modelos matemáticos se recopiló datos de la bibliografía que tengan condiciones similares a las muestras ensayadas. El principal problema encontrado es la dificultad de predecir con una buena precisión las propiedades del concreto, especialmente uno con características especiales, por lo que se plantea la metodología para la implementación de métodos computacionales, así como dos modelos en específico mencionados anteriormente. De esta manera se puede aportar en la optimización de los diseños de mezcla y el ahorro de materiales.