dc.contributor.author | Rojas Grillo, Julian Santiago | spa |
dc.date.accessioned | 2021-02-03T20:15:48Z | |
dc.date.accessioned | 2021-10-01T14:33:01Z | |
dc.date.available | 2021-02-03T20:15:48Z | |
dc.date.available | 2021-10-01T14:33:01Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1338 | |
dc.description.abstract | The following directed work investigates the efficiency of the implementation of artificial neural networks (ANN) for the prediction of the energy absorption capacity (g) of ultra-high-performance fiber-reinforced concrete (UHPFRC) based on its dosage, subjected to direct traction. For the development of the project, 500 dosages of UHPFRC concretes compiled from the scientific literature will be used in order to adjust the mathematical model. To improve the model, the collected data was divided into training and testing data. The network was fitted using k-fold validation with the training data and evaluated with the test data. For the model, the dosages of UHPFRC reinforced with a fiber or with a hybrid mixture of two fibers were considered, from a wide range of fibers, such as straight steel fibers, hook-finished steel fibers, twisted steel fibers, PVA, polyethylene fibers and polypropylene fibers. In addition, an experimental validation of the network was carried out. The results demonstrated the efficiency of the model according to the statistical parameters used, as well as its precision and versatility to treat new data. | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito | spa |
dc.subject | UHPFRC | spa |
dc.subject | Ensayo de tracción directa | spa |
dc.subject | ANN | spa |
dc.subject | Modelación | spa |
dc.subject | Capacidad de absorción de energía | spa |
dc.title | Implementación de redes neuronales para la predicción de la capacidad de absorción de energía de concreto de alto desempeño sometido a ensayo de tracción directa | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
dc.thesis.discipline | Ingeniería Civil | spa |
dc.thesis.grantor | Abellán García, Joaquín (dir) | spa |
dc.thesis.level | Pregrado | spa |
dc.thesis.name | Ingeniería Civil con Énfasis en estructuras | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.dcmi-type-vocabulary | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.description.resumen | El siguiente trabajo dirigido investiga la eficiencia de la implementación de redes neuronales artificiales (ANN) para la predicción de la capacidad de absorción de energía (g) del concreto de ultra-altas-prestaciones reforzado con fibras (UHPFRC) en función de su dosificación, sometido a tracción directa. Para el desarrollo del proyecto, se utilizaron 500 dosificaciones de concretos UHPFRC compiladas de la literatura científica con la finalidad de realizar el ajuste del modelo matemático. Para mejorar el modelo, se dividieron los datos recolectados en datos de entrenamiento y testeo. La red se ajustó usando validación k-fold con los datos de entrenamiento y se evaluó con los datos de testeo. Para el modelo se consideraron las dosificaciones de UHPFRC reforzados con una fibra o con mezcla hibrida de dos fibras, de entre una amplia gama de fibras, tales como fibras de acero rectas, fibras de acero acabadas en gancho, fibras de acero retorcidas, fibras de PVA, fibras de polietileno y fibras de polipropileno. Adicionalmente se realizó una validación experimental de la red. Los resultados demostraron la eficiencia del modelo de acuerdo con los parámetros estadísticos utilizados, así como su precisión y versatilidad para tratar datos nuevos. | spa |
dc.subject.keywords | UHPFRC | spa |
dc.subject.keywords | Direct tensile test | spa |
dc.subject.keywords | ANN | spa |
dc.subject.keywords | Modeling | spa |
dc.subject.keywords | Energy absorption capacity | spa |