Estimación estructural de pavimentos rígidos aplicando redes neuronales artificiales en la provincia de Jaén, Cajamarca

Descripción del Articulo

La estimación estructural de pavimentos rígidos consiste en evaluar el comportamiento y la capacidad de soporte de los pavimentos rígidos en función a las cargas de tráfico, condiciones ambientales y propiedades del material, siendo importante para garantizar la durabilidad y desempeño de las estruc...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Ticliahuanca Mendoza, Marian Gianella
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas
Repositorio:UNTRM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.untrm.edu.pe:20.500.14077/4489
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14077/4489
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Estimación estructural
Pavimentos rígidos
Redes neuronales artificiales
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
Descripción
Sumario:La estimación estructural de pavimentos rígidos consiste en evaluar el comportamiento y la capacidad de soporte de los pavimentos rígidos en función a las cargas de tráfico, condiciones ambientales y propiedades del material, siendo importante para garantizar la durabilidad y desempeño de las estructuras de pavimentación. La investigación tuvo como objetivo estimar la estructura de pavimentos rígidos aplicando redes neuronales artificiales en la provincia de Jaén, Cajamarca. La metodología fue de enfoque cuantitativo, tipo descriptiva, la población fueron 30 muestras de pavimento mediante el ensayo de Diamantina de acuerdo a la ASTM D-1559 para lo cual se preparó la superficie de muestra, se realizó la extracción de especímenes de concreto endurecido del pavimento, se eliminaron las irregularidades y protuberancias de las caras mediante aserrado y se tomaron medidas de las longitudes y diámetros del espécimen con una aproximación de 0.01 pulgadas, posteriormente estas muestras fueron llevadas a laboratorio para desarrollar el ensayo de resistencia a la compresión (AASHTO T-245). Los resultados muestran que las muestras evaluadas tienen un buen balance entre estabilidad y flujo, lo que indica que la mezcla bituminosa es apta para su uso en pavimentos que estarán sujetos a tráfico y condiciones ambientales. Se concluye que la aplicación de redes neuronales artificiales en la estimación estructural de pavimentos rígidos permite una evaluación más precisa y eficiente al aprovechar la capacidad de estas tecnologías para manejar y analizar datos complejos. Esto puede resultar en un mejor diseño, una mayor durabilidad y un mantenimiento más eficaz de los pavimentos.
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