Optimización de las dimensiones de placas mediante el uso de IA para reducir los costos en edificios de 6 pisos en el distrito de Miraflores

• Autores: Sanchez Maguiña, Mildred Madeleine, Vidal Feliz, Pool Rusbel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/652826
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/652826
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Dimensionamiento de secciones; Redes Neuronales Artificiales; Optimización; Cross section dimensioning; Artificial neuronal network

En el presente artículo se investiga la implementación de las Redes Neuronales Artificiales como un tipo de Inteligencia Artificial con la finalidad de reducir los costos de concreto armado. Por esto, se propuso el uso de este tipo de algoritmo con el objetivo de optimizar las secciones de los muros de corte en edificaciones de 6 pisos sin irregularidades. Se configuraron 10 redes neuronales distintas con el fin de elegir la que se adapte mejor a los datos empleados para el entrenamiento. En cada algoritmo se establecieron como variables de entrada el ancho y largo de la edificación; y la distancia entre luz máxima del eje X e Y. Sin embargo, el número de capas ocultas y el de neuronas en cada una de ellas fue distinto. En la etapa de entrenamiento se emplearon 30 casos con dimensiones optimizadas, con esto se obtuvo que la red neuronal predice la longitud total de la placa y su espesor con un error del 10%.