Diseño estructural preliminar automatizado de edificaciones de concreto armado usando redes neuronales artificiales

dc.contributor.advisorVelásquez Vargas, José Martín
dc.contributor.advisorRodríguez Reyna, Carlos Alberto
dc.contributor.authorCusiquispe Rocca, Roy
dc.date.accessioned2024-11-07T20:42:49Z
dc.date.available2024-11-07T20:42:49Z
dc.date.created2024
dc.date.issued2024-11-07
dc.description.abstractEl diseño estructural de edificaciones involucra procesos repetitivos que buscan determinar las dimensiones adecuadas de los elementos estructurales y los parámetros sismorresistentes, que cumplan los requerimientos mínimos de la Normativa Técnica Peruana. Estos procesos son tediosos, propensos a errores y produce pérdidas de tiempo; haciendo que el diseño estructural sea, ineficiente y sobredimensionado, derivando en un mayor uso de materiales de construcción e incremento del costo de construcción. Para evitar estos problemas, la presente investigación tiene el objetivo de realizar un diseño estructural preliminar automatizado de edificaciones de concreto armado usando Redes Neuronales Artificiales (RNA). Para alcanzar este objetivo se construyeron modelos de RNA, que tienen la capacidad de predecir ratios, que permiten estimar la geometría de los muros estructurales (placas) y columnas, además, predecir parámetros sismorresistentes: periodos, derivas máximas, desplazamientos máximos del último nivel y cortante basal. La estructura de las RNA, estuvo compuesta por: una capa de entrada, formada por las características geométricas y sísmicas, que caracterizan a las edificaciones, extraídas de 51 proyectos existentes con sistemas estructurales: muros estructurales, y dual; ubicados en la ciudad de Lima; una capa oculta, que proporciona robustes y eficacia; y una capa de salida, compuesta por los valores objetivo: ratio de muros estructurales (placas), ratio de columnas, y parámetros sismorresistentes. Los resultados finalizaron con la construcción de 11 modelos de RNA, estos fueron entrenados, validados y probados. En la etapa final se implementó los modelos de RNA en un caso práctico, logrando resultados coherentes a un diseño estructural convencional. En conclusión, se demostró que las Redes Neuronales Artificiales tienen la capacidad de desarrollar un diseño estructural preliminar; con un mínimo Error Medio Cuadrático (MSE) y con valores de R cuadrado ajustado superior al 83% y 77%, para la predicción de ratio de muros estructurales y columnas, y parámetros sismorresistentes, respectivamente.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/29392
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.subjectEdificios--Diseño asistido por computadoras--Perúes_ES
dc.subjectConcreto armadoes_ES
dc.subjectRedes neuronales (Computación)es_ES
dc.subjectConstrucciones antisísmicas--Normas--Perúes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01es_ES
dc.titleDiseño estructural preliminar automatizado de edificaciones de concreto armado usando redes neuronales artificialeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
renati.advisor.dni18196864
renati.advisor.dni18141079
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6338-7455es_ES
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1671-5273es_ES
renati.author.dni47687449
renati.discipline732317es_ES
renati.jurorOttazzi Pasino, Gian Franco Antonioes_ES
renati.jurorVelásquez Vargas, José Martínes_ES
renati.jurorMejia Trejo, Paulo Israeles_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Civil con mención en Estructuras Sismorresistenteses_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería Civil con mención en Estructuras Sismorresistenteses_ES

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