Aplicación de redes neuronales para la predicción de la resistencia a la compresión del concreto según el ensayo de esclerometría

• Autor: Villegas Effio, Marcelo Alonso
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/626504
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/626504
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Esclerometría; Dureza superficial; Resistencia a la compresión; Red neuronal artificial; Sclerometer test; Surface hardness; Compressive strength; Artificial neuronal network

El número de rebote es el valor resultante del ensayo de dureza superficial, que consiste en determinar el nivel de compacidad de las partículas del concreto. Esta característica lleva relación directa con el desarrollo de la resistencia a compresión, denominada f’c; ya que mientras más compactas se encuentren las partículas del concreto, mayor será la resistencia mecánica y mayor el valor del número de rebote. La relación de estos ensayos ha sido materia de estudio desde hace muchos años y se ha determinado valores altos de correlación, aunque sin cuantificar la influencia de parámetros adicionales que no resultan ajenos al ensayo de esclerometría. En la presente investigación se analizan los principales factores que afectan al valor de dureza superficial e influyen en la determinación de la resistencia mecánica del concreto. Los factores estudiados son la relación agua – cemento, condición de humedad, edad del concreto y tamaño máximo de agregado. Estos factores son analizados en muestras de concreto normalizadas (probetas diseñadas según norma de calidad vigente) y los resultados obtenidos procesados estadísticamente bajo la metodología de Red Neuronal Artificial (RNA), con el que se podrá predecir resultados de resistencia a compresión una vez determinados los factores antes mencionados. Los resultados demuestran que puede predecirse el resultado de resistencia a la compresión con margen de error aceptable y que considerar los factores de influencia en la predicción genera mayor exactitud en los resultados y reducción en el índice de correlación de Pearson estudiado entre los ensayos de dureza superficial y resistencia a compresión.