La revisión sistemática de los 40 artículos ha permitido recopilar y analizar información de diferentes estudios, y así seleccionar 20 estudios con tendencia al uso del vidrio pulverizado como agente para la preparación de un concreto; el mismo que mejora significativamente la resistencia a la compresión f’c= 210 kg/cm2.

La industria de la construcción asume constantemente desafíos a nivel nacional y mundial; por tanto, la presente de investigación estudia la optimización del diseño de una viga de concreto armado mediante Simulated Annealing, Perú. El objetivo de esta investigación es determinar la optimización del diseño de una viga de concreto armado mediante Simulated Annealing, Perú. El tipo de investigación en función del propósito es aplicada y de acuerdo al diseño es de tipo no experimental descriptiva, por lo que no se manipula ni controla la variable. Según el diseño de investigación obedece a una investigación no experimental transversal descriptivo. Los resultados obtenidos del procesamiento de optimización de 15602 vigas de concreto armado en cuanto a coste es de s/. 1909.63, con una sección de 30 cm x 140 cm, factor de resistencia a la compresión f´c = 280 kg/cm2 y un Ã...

La presente investigación se desarrolla en el proyecto Volvo Huaraz ejecutado por la empresa constructora RIAL Construcciones y Servicios SAC, cuya actividad económica principal es el sector de la construcción. El objetivo de la presente investigación es mejorar la gestión de los proyectos en la empresa constructora RIAL Construcciones y Servicios SAC mediante la implementación de una PMO. El tipo de investigación realizada es descriptiva, para lo cual se ha utilizado entrevistas y encuestas que han sido debidamente organizadas en una base de datos para su posterior procesamiento. Los resultados obtenidos de la evaluación de las áreas del conocimiento del proyecto Volvo Huaraz, es que presenta deficiencias en las 10 áreas y con mayor incidencia en la gestión del cronograma, costos, riesgos y adquisiciones; por otro lado, se analiza el modelo organizacional de madurez de la emp...

The objective of this study is to predict the quantity of ANFO required for bench blasting in an open pit mine in Peru, through the application of advanced machine learning techniques. Six models were selected: Artificial Neural Networks (ANNMLP), Random Forests (RF), Support Vector Machines for Regression (SVR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), K-Nearest Neighbors (KNN), and Bayesian Regression (BR), due to their ability to handle complex multidimensional data and their success in similar applications, such as rock fragmentation prediction. The methodology included the collection of data from 208 drill holes, which were divided into training (70%), validation (15%), and testing (15%) sets. The models were evaluated using RMSE, MSE, MAE, and R2. The KNN model showed the best performance, with an R2 of 0.84, RMSE of 2.37, MSE of 5.60, and MAE of 1.35, standing out in predictive accura...