Aplicación de las redes neuronales en la densidad de muros para proyectos multifamiliares de albañilería confinada, Comas-2025

• Autores: Arce Jaramillo, Jonatan, Saenz Cerna, Omar
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/179267
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/179267
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ingeniería de la construcción; Densidad; Redes neuronales; Programación informática; Edificaciones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

En la actualidad, la seguridad estructural de las viviendas en zonas sísmicas como Comas requiere soluciones innovadoras y eficientes para optimizar el uso de materiales y mejorar la resistencia de las edificaciones. El objetivo fue determinar la aplicación de redes neuronales en la densidad de muros de albañilería confinada en proyectos multifamiliares en Comas, 2025. El procedimiento consistió en la alimentación de la red neuronal con 250 planos empleando técnicas de aprendizaje profundo para analizar y predecir la densidad de muros, considerando factores como identificación de cotas, metrados y validación de los resultados. La investigación fue de tipo aplicada, con enfoque cuantitativo y diseño experimental. La población estuvo conformada por datos extraídos de planos, registros en campo y validaciones de expertos. Los resultados demostraron que la aplicación de redes neuronales influye significativamente en el cálculo preciso de la densidad de muros, contribuyendo a mejorar la seguridad sísmica y a optimizar el uso de materiales en los proyectos constructivos. Se concluye que esta metodología ofrece una herramienta confiable y eficiente para mejorar la planificación y el diseño estructural en zonas vulnerables sísmicamente, promoviendo una construcción responsable en cuanto a la seguridad de las viviendas.