Análisis de la resistencia a la compresión en concretos autocompactantes, utilizando redes neuronales artificiales - San Martín, 2025

• Autores: Berna Chuquipoma, Gilmer, Davila Leiva, Jerson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/176599
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/176599
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Investigación; Materiales de construcción; Innovación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La investigación se enmarca en el ODS N.o 9: Industria, Innovación e Infraestructura, con el estudio titulado “Análisis de la Resistencia a la Compresión en Concretos Autocompactantes Utilizando Redes Neuronales Artificiales - San Martín, 2025”. El objetivo general es predecir la resistencia a la compresión de concretos autocompactantes mediante redes neuronales artificiales, optimizando el diseño de mezclas y reduciendo la necesidad de ensayos tradicionales. Se empleó una base de datos de acceso abierto con más de 170 diseños de mezcla y una edad de curado estandarizada de 28 días. La metodología fue de tipo aplicada, con enfoque cuantitativo y diseño experimental. El modelo predictivo, desarrollado con el software RapidMiner, alcanzó una precisión del 91.27 % y un margen de error cuadrático del 8.73 % en resistencias de más de 280 kg/cm2. Se concluye que el uso de redes neuronales permite estimar con alta confiabilidad la resistencia mecánica del concreto, constituyéndose en una herramienta eficaz para el diseño y control de calidad en proyectos de ingeniería civil, especialmente en regiones como San Martín.