Modelos predictivos de la resistencia del hormigón mediante estadística y redes neuronales artificiales
[ES] El hormigón es el material más utilizado en la construcción a nivel mundial, por la versatilidad y su bajo coste que tiene al usarlo, la resistencia a la compresión del hormigón es uno de los parámetros importantes que lo caracteriza, para ello es necesario conocer el comportamiento al momento...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/190583 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/190583 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligencia artificial Modelos predictivos Resistencia a compresión Hormigón Redes neurales artificiales Predictive models Compressive strength Concrete Artificial neural networks Artificial intelligence INGENIERIA DE LA CONSTRUCCION Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón-Màster Universitari en Enginyeria del Formigó |
| Sumario: | [ES] El hormigón es el material más utilizado en la construcción a nivel mundial, por la versatilidad y su bajo coste que tiene al usarlo, la resistencia a la compresión del hormigón es uno de los parámetros importantes que lo caracteriza, para ello es necesario conocer el comportamiento al momento de su fabricación. La resistencia a la compresión del hormigón depende de la dosificación de los materiales, siendo los materiales más influyentes en la obtención de la resistencia a la compresión la cantidad de cemento, el tipo de cemento y la relación que existe entre la cantidad de agua y la cantidad total de material cementante (a/TCM), existen también otros factores influyentes en el desempeño de la resistencia a la compresión, pero son de menor importancia. Este trabajo presenta una base de datos construida con datos y resultados obtenidos de artículos científicos que están involucrados en la obtención de la resistencia a la compresión del hormigón, para la elaboración del mismo se obtuvo los datos de las dosificaciones, cantidades de cemento, tipos de cemento utilizados, cantidades de adiciones cementantes, cantidades de materiales pétreos, tipo de curado y temperatura de curado, la caída de asentamiento medida por el cono de Abrams y los resultados de la resistencia a la compresión del hormigón. Para analizar el comportamiento que tienen los diferentes parámetros para la obtención de la resistencia a la compresión del hormigón, se aplicado los modelos de regresión lineal y múltiple mediante la utilización de estadística clásica, así como el uso de redes neuronales artificiales para la predicción de la resistencia a la compresión. Para el análisis de la predicción de la resistencia a la compresión mediante la aplicación de redes neuronales se han utilizado dos softwares con diferente lenguaje de programación, evidencia el potencial que tiene cada uno en la obtención de los resultados esperados Se pudo comprobar que los resultados obtenidos en el análisis mediante el uso de redes neuronales artificiales son mejores que los obtenidos al utilizar la estadística clásica. |
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