Diseño sísmico automatizado utilizando inteligencia artificial para optimizar la construcción del Reservorio R831 – Rimac, 2024

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La ingeniería estructural moderna enfrenta desafíos complejos en el diseño de infraestructura hidráulica sísmica, especialmente en zonas de alta peligrosidad como el distrito del Rímac, donde los métodos tradicionales presentan limitaciones en eficiencia y optimización de recursos. Esta investigació...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Alarcon Márquez, Edwin
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Privada de Tacna
Repositorio:UPT-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upt.edu.pe:20.500.12969/4413
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description La ingeniería estructural moderna enfrenta desafíos complejos en el diseño de infraestructura hidráulica sísmica, especialmente en zonas de alta peligrosidad como el distrito del Rímac, donde los métodos tradicionales presentan limitaciones en eficiencia y optimización de recursos. Esta investigación desarrolló y validó un modelo de inteligencia artificial para automatizar el diseño sísmico del reservorio R831, aplicando una metodología cuantitativa no experimental que integró programación en Python con la API de SAP2000 para generar 277 modelos estructurales, entrenando algoritmos de Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Bosques Aleatorios (RF) mediante validación cruzada de 5 pliegues. Los resultados demostraron que las RNA alcanzaron 88% de precisión en predicción de cantidades de acero y volúmenes de concreto, optimizando costos en 11.8% (S/. 41,054.56 vs S/. 46,550.01 del método tradicional) y reduciendo el tiempo de diseño de horas a minutos. Se concluye que la IA constituye una herramienta viable para diseño preliminar y estimación de costos, pero requiere verificación analítica tradicional obligatoria para garantizar la seguridad estructural en el diseño final.
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Los resultados demostraron que las RNA alcanzaron 88% de precisión en predicción de cantidades de acero y volúmenes de concreto, optimizando costos en 11.8% (S/. 41,054.56 vs S/. 46,550.01 del método tradicional) y reduciendo el tiempo de diseño de horas a minutos. 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