Diseño estructural de viviendas de albañilería confinada mediante el uso de redes neuronales artificiales en distritos de Lima con perfil de suelo tipo S1

• Autores: Molina Ramirez, Alexander, Sicha Pillaca, Juan Carlos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/655739
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/655739
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Redes Neuronales Artificiales; Diseño estructural; Albañilería confinada; Artificial intelligence; Artificial neural networks; Structural design; Confined masonry; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) se han desarrollado en el campo de ingeniería estructural cada vez más con el paso de los años, esta herramienta trata de simular el comportamiento de las neuronas biológicas permitiendo adaptarse a cualquier entorno y resolver diferentes tipos de problemas. En la presente investigación, se aplica al diseño estructural de viviendas de albañilería confinada a estructuras regulares con una geometría rectangular en planta. La aplicación de la red neuronal en este campo nos permite ahorrar tiempo y costos de diseño, así mismo, solo se requiere de personas con un conocimiento básico de manejo de computadoras o aplicativos móviles para la operación de la red neuronal. De este modo, es más sencillo poder otorgar diseños estructurales preliminares a usuarios con escasos recursos económicos que deseen construir viviendas de albañilería confinada. En la presente investigación, se aplican las redes neuronales para el diseño estructural de viviendas de albañilería confinada de 1 a 4 pisos ubicadas en los distritos de Lima con perfil de suelo tipo S1. Para ello, se realizó el diseño de 33 viviendas que cumplen con las especificaciones del Reglamento Nacional de Edificaciones (E020, E030 y E070), estos diseños se usaron como modelos de entrenamiento para el proceso de aprendizaje de la red neuronal y de esta manera se obtuvo un modelo de RNA capaz de diseñar viviendas de albañilería confinada con un error menor al 10%.