Determinación de fisuras y grietas en estructuras de concreto mediante el procesamiento de imágenes utilizando un modelo de redes neuronales artificiales en la provincia de Huamanga, 2024

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dc.contributor.advisorLizarbe Alarcón, Hemerson
dc.contributor.authorEspillco Quintanilla, Freud Watson
dc.date.accessioned2024-10-25T17:22:52Z
dc.date.available2024-10-25T17:22:52Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractActualmente, diversas razones han provocado que los puentes de concreto armado con más de 25 años de antigüedad presenten fisuras y grietas. Estos factores incluyen la falta de control de calidad, el mantenimiento insuficiente, las cargas móviles, las cargas muertas y la fatiga sísmica. En esta investigación, proponemos una metodología alternativa al mantenimiento manual para prolongar la vida útil de estas estructuras. En esta investigación utilizamos un modelo predictivo basado en una red neuronal ANN(Artificial Neuron network) mas específicamente una red neuronal Convolucional CNN para poder determinar y clasificar fisuras y grietas en estructuras de concreto en la provincia de Huamanga, departamento de Ayacucho a partir de fotografías y videos. Se seleccionaron fotografías de diferentes ángulos, perspectivas de los elementos estructurales, almacenarlos, limpiarlos y seleccionarlos para su posterior entrenamiento en un modelo de de redes neuronales artificiales, para poder realizar el entrenamiento de la red neuronal convolucional se utilizo el 70% de datos y el restante 30% para comprobación de la red neuronal convolucional. La arquitectura de nuestra red tiene una capa de entrada llamada Input data donde ingresamos las fotografías y la capa de convolucion se encarga de aprender patrones de las fotografias procesadas, luego en la capa oculta (Hiddenlayer) se encarga de determinar por pixeles que significa cada elemento de la fotografía técnicamente hablando convoluciona para finalmente entender de que trata la fotografía y sus pixeles, luego esta la capa de salida (Output Data) que nos clasificara que tipo de imagen es de acuerdo a los datos entrenados anteriormente. Concluyendo, mediante la aplicación de redes neuronales convolucionales utilizando fotografías digitales, se logró detectar fisuras y grietas en los elementos estructurales de concreto armado. Esto permitirá su posterior mantenimiento y operación del mismo.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.otherTESIS CIV592_Esp
dc.identifier.urihttps://repositorio.unsch.edu.pe/handle/20.500.14612/7043
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSCHes_PE
dc.subjectGrietases_PE
dc.subjectFisurases_PE
dc.subjectProcesamiento de imágeneses_PE
dc.subjectEstructurases_PE
dc.subjectRedes Neuronales convolucionaleses_PE
dc.subjectConcreto armadoes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.03
dc.titleDeterminación de fisuras y grietas en estructuras de concreto mediante el procesamiento de imágenes utilizando un modelo de redes neuronales artificiales en la provincia de Huamanga, 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
renati.advisor.dni43582533
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3682-7061
renati.author.dni44795911
renati.discipline732016
renati.jurorCanchari Gutierrez, Edmundo
renati.jurorIrcañaupa Huamaní, Alex Sander
renati.jurorLizarbe Alarcón, Hemerson
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Civil
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Facultad de Ingeniería de Minas, Geología y Civil
thesis.degree.levelTítulo profesional
thesis.degree.nameIngeniero Civil
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