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dc.contributor.advisorParedes Aguilar, Luis
dc.contributor.authorMego Aguilar, Damaris Yuleisy
dc.contributor.authorVela Ismiño, Deivi Jhoy
dc.date.accessioned2025-02-21T12:41:59Z
dc.date.available2025-02-21T12:41:59Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/160484
dc.description.abstractEn consonancia con el objetivo de desarrollo sostenible (ODS) N° 9, “Industria, innovación e infraestructuras”, este estudio utiliza una RNA para crear un modelo de estudio de f'c básico. Con un método cuantitativo exploratorio, el estudio es de naturaleza práctica y pretende abordar ciertas cuestiones relacionadas con la construcción. La población de estudio fue constituida por 04 diseños de mezclas de concreto básico y un total de 1041 muestras que constituyeron la población de estudio y nuestra muestra en este trabajo de investigación, de tal manera se consignó 148 datos de calidad f’c = 140 a 175 kg/cm2, con un curado de 3, 7, 14 y 28 días (45 muestras de 3 días, 45 muestras de 7 días, 14 muestras de 14 días y 44 muestras de 28 días), se acopló los datos a fin de que el modelo de aprendizaje automático mediante la red neuronal artificial utilizando un modelo de regresión nos permitirá predecir un error cuadrático con el software que estará disponible en línea de manera libre en su periodo de experimento, lo cual facilitará el trabajo con el mismo. Utilizando el programa RapidMiner, se desarrollaron protocolos precisos para la determinación, estudio y entrenamiento de los datos. Los resultados indicaron que los pronósticos de resistencia oscilaron entre 14 MPa y 18 MPa (f'c =140 a 175 kg/cm²), con un error cuadrático del 2.57%. Concluyendo que estos resultados ponen en manifiesto lo bien que las RNA predicen la resistencia del concreto simple y apuntan a importantes mejoras para diseñar y seleccionar los componentes, contribuyendo incluso ahorrar costes y aumentar la productividad.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectResistencia a la compresiónes_PE
dc.subjectConcreto simplees_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.titleAnálisis de la resistencia a la compresión del concreto simple mediante una red neuronal artificial, San Martín 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Civiles_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Civiles_PE
dc.description.sedeTarapotoes_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería Civiles_PE
dc.description.lineadeinvestigacionDiseño Sísmico y Estructurales_PE
renati.advisor.dni01158952
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1375-179Xes_PE
renati.author.dni76192960
renati.author.dni73064241
renati.discipline732038es_PE
renati.jurorFlores Arevalo, Renzo Renato
renati.jurorTorres Saavedra, Diana Alexi
renati.jurorParedes Aguilar, Luis
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsTrabajo decente y crecimiento económicoes_PE
dc.description.modalityPRESENCIALes_PE


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