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

Descripción del Articulo

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 co...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
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
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Materia:Investigación
Materiales de construcción
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description 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.
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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.TarapotoEscuela de Ingeniería CivilDiseño Sísmico y EstructuralBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientalDesarrollo económico, empleo y emprendimientoIndustria, innovación e infraestructuraPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVInvestigaciónMateriales de construcciónInnovaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01Análisis de la resistencia a la compresión en concretos autocompactantes, utilizando redes neuronales artificiales - San Martín, 2025info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería CivilUniversidad César Vallejo. 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