Manuel Díaz Tello | Universidad Nacional Mayor de San Marcos (original) (raw)

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Research paper thumbnail of 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

TesisEl objetivo principal de la presente tesis, consiste en el pronóstico de la Resistencia a Co... more TesisEl 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 tota...

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TesisEl objetivo principal de la presente tesis, consiste en el pronóstico de la Resistencia a Co... more TesisEl 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 tota...

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