dc.contributor | Pérez Loayza, Héctor Albarino | |
dc.creator | Díaz Tello, Manuel Harol | |
dc.date.accessioned | 2017-10-10T17:20:54Z | |
dc.date.accessioned | 2023-06-01T23:24:18Z | |
dc.date.available | 2017-10-10T17:20:54Z | |
dc.date.available | 2023-06-01T23:24:18Z | |
dc.date.created | 2017-10-10T17:20:54Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier | http://hdl.handle.net/20.500.14074/1020 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6533730 | |
dc.description.abstract | El objetivo principal de la presente tesis, consiste en el pronóstico de la Resistencia a Compresión del concreto mediante un sistema basado en Redes Neuronales Artificiales. La metodología implementada consistió inicialmente en recopilar una base histórica de diseños de mezclas (propiedades físicas de los agregados y cantidades de materiales por m3), para resistencias a la compresión del concreto comprendidas entre 210kg/cm2 y 300kg/cm2, de trabajos de tesis ejecutadas en la Facultad de Ingeniería, así como las correspondientes resistencias a la compresión de los testigos ensayados según la norma ASTM C39. Luego se aplicó el software MATLAB para la fase de aprendizaje y entrenamiento del mismo, proponiéndose cinco Redes Neuronales Artificiales (Perceptrones Multicapa) que pronostiquen la Resistencia a la Compresión de cuatro diseños de mezclas (de f’c de 210kg/cm2, 250kg/cm2, 280kg/cm2 y 300kg/cm2) a las edades de 7, 14 y 28 días (10 testigos para cada ensayo, haciendo un total de 120 probetas), y en el proceso de contraste y validación, se encontró una taza de error de hasta 3.29%, lo que permite concluir que este método es totalmente válido en el diseño de proyección del concreto normal. | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad Nacional de Cajamarca | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.source | Universidad Nacional de Cajamarca | |
dc.source | Repositorio Institucional - UNC | |
dc.subject | Redes neuronales artificiales | |
dc.subject | Resistencia a la compresión | |
dc.subject | Aprendizaje | |
dc.subject | Pronóstico | |
dc.subject | Validación | |
dc.title | Uso de las redes neuronales artificiales en el modelado del ensayo de resistencia a compresión de concreto de construcción según la norma ASTM C39/C 39M | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |