Modelos predictivos aplicados a la resistencia a compresión del hormigón de un proyecto hidroeléctrico en Ecuador
[ES] El hormigón es el material más usado en la construcción y los métodos para su fabricación y dosificación son bastantes populares en el mundo. En cada una de las regiones del mundo existen comités que definen requisitos estandarizados para la tipificación de los hormigones y uno de los más relev...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| 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:10251/155554 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/155554 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligencia artificial Redes neuronales Modelos predictivos Resistencia a compresión. Concrete Neural networks Predictive models Artificial intelligence Compressive strength. INGENIERIA DE LA CONSTRUCCION Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón-Màster Universitari en Enginyeria del Formigó |
| Sumario: | [ES] El hormigón es el material más usado en la construcción y los métodos para su fabricación y dosificación son bastantes populares en el mundo. En cada una de las regiones del mundo existen comités que definen requisitos estandarizados para la tipificación de los hormigones y uno de los más relevantes es la resistencia a compresión simple, dicha característica es usada para requerimientos de grandes obras de ingeniería como proyectos hidroeléctricos. El desarrollo de la tecnología en cuanto a materiales, métodos y maquinaria ha avanzado evidentemente cada vez, este avance ha ido a la par con el desarrollo de softwares informáticos y uso de algoritmos avanzados como son las redes neuronales artificiales RNA, las cuales han sido aplicadas de manera satisfactoria en cuanto a la predicción de resultados en áreas como biología, medicina, ingeniería, etc. En este trabajo fin de máster se usará una base de datos obtenida en la construcción de un proyecto hidroeléctrico de Ecuador y mediante el uso de RNA se obtendrá la resistencia a compresión simple en función de variables y parámetros normalmente no tenidos en cuenta para el diseño de la dosificación. Se ha utilizado inteligencia artificial, en concreto RNA, ya que mediante métodos estadísticos clásicos los resultados obtenidos no son de adecuada calidad. |
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