Aplicación de redes neuronales artificiales para el diseño de mezcla de concreto en la ciudad de Ayacucho, 2024

Simple item page
dc.contributor.advisorLizarbe Alarcón, Hemerson
dc.contributor.authorRamos Cavalcanti, Julio Cesar
dc.date.accessioned2025-12-08T13:38:48Z
dc.date.available2025-12-08T13:38:48Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl diseño tradicional de mezclas de concreto en Perú presenta limitaciones al no considerar el comportamiento no lineal de los materiales. En respuesta, esta investigación desarrolló un modelo predictivo con redes neuronales artificiales (RNA) para optimizar la dosificación de mezclas de concreto, utilizando propiedades físicomecánicas de agregados locales extraídos de las canteras. La Moderna y Chillico en Ayacucho (2024). Se conformó una base de datos con 806 registros experimentales provenientes de ensayos de laboratorio y fuentes académicas, organizados y depurados en Microsoft Excel, mediante técnicas estadísticas avanzadas para garantizar su calidad y validez. En la fase de preprocesamiento, se programaron en MATLAB R2020 a procedimientos de detección y tratamiento de valores atípicos mediante el método Modified Z-Score (análisis univariado) y distancia de Mahalanobis (evaluación multivariante). Se implementó una RNA tipo perceptrón multicapa (MLP) con arquitectura feedforward, entrenada en MATLAB mediante backpropagation optimizado con Levenberg-Marquardt. De 25 configuraciones evaluadas, la óptima fue 18-11-12-4, con 18 variables de entrada, dos capas ocultas (11 y 12 neuronas) y cuatro salidas (cemento, agregado fino, agregado grueso y agua). La validación externa se realizó con 15 diseños y 135 probetas ensayadas a compresión a 7, 14 y 28 días según NTP 339.033:2021 y ASTM C31/C31M-2021. Asimismo, se desarrolló un modelo de regresión lineal múltiple multivariante (RLMM), cuya significancia se evaluó mediante análisis de varianza (ANOVA) y análisis multivariante de la varianza (MANOVA), y se comparó con la RNA para determinar su desempeño relativo. Los resultados demostraron la superioridad de la RNA, que alcanzó un coeficiente de correlación (R) de 0.9947, coeficiente de determinación (R²) de 0.9895, eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) de 0.9784 y un error porcentual absoluto medio (MAPE) global de 0.9175%, superando al RLMM (R=0.9947; R²=0.9507; NSE=0.9413; MAPE=1.4130%), con mejoras relativas de hasta 63.7%, destacando en agua, cemento y agregado fino. El análisis de Bland-Altman confirmó una concordancia aceptable entre la dosificación estimada por RNA y el método normativo ACI 211.1, validando su aplicabilidad. En conclusión, las RNA se consolidan como una herramienta robusta y eficiente para mejorar el diseño de mezclas de concreto en contextos locales como Ayacucho.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.otherTESIS CIV624_Ram
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14612/8334
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.subjectRedes neuronales artificialeses_PE
dc.subjectMezcla de concretoes_PE
dc.subjectANOVAes_PE
dc.subjectMANOVAes_PE
dc.subjectRegresión lineal múltiple multivariantees_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
dc.titleAplicación de redes neuronales artificiales para el diseño de mezcla de concreto en la ciudad de Ayacucho, 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
renati.advisor.dni43582533
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3682-7061
renati.author.dni44399331
renati.discipline732016
renati.jurorBellido Aedo, Víctor
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
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
TESIS CIV624_Ram.pdf
Size:
29.1 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
AUT TESIS CIV624_Ram.pdf
Size:
1.65 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
INFO TESIS CIV624_Ram.pdf
Size:
99.05 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA CIVIL