Redes neuronales artificiales para la predicción de la resistencia a compresión del concreto de construcción a partir de sus parámetros de fabricación en la ciudad de Abancay-2024

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dc.contributor.advisorVásquez Ramírez, Abbon Alex
dc.contributor.authorPalomino Valenzuela, Janio Ignacio
dc.date.accessioned2026-08-13T20:27:51Z
dc.date.available2026-08-13T20:27:51Z
dc.date.issued2026-07
dc.description.abstractLa presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un modelo de red neuronal artificial capaz de predecir la resistencia a la compresión del concreto a partir de sus parámetros de fabricación, con el propósito de fortalecer el control de calidad y reducir la dependencia exclusiva de ensayos destructivos. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado y diseño experimental, considerando datos experimentales obtenidos en el Laboratorio de Suelos, Concreto y Pavimentos Lunix Ingenieros S.R.L., de Abancay, así como información procedente de tesis realizadas en la misma ciudad durante el periodo 2016-2025. La base de datos estuvo conformada por 687 registros de mezclas de concreto, integrados por 17 variables de entrada, entre ellas la relación agua/cemento, edad del espécimen, temperatura y contenido de materiales. Se implementó una red neuronal multicapa, entrenada mediante el algoritmo Adam, y su desempeño fue evaluado mediante los indicadores R², MAE y RMSE. Además, los resultados fueron comparados con modelos de aprendizaje automático, como Decision Tree, Random Forest y XGBoost. El modelo propuesto alcanzó un R² de 0,963, un MAE de 13,94 kg/cm² y un RMSE de 17,61 kg/cm², evidenciando una alta correspondencia entre los valores reales y estimados. La edad del concreto, la relación agua/cemento y el contenido de cemento fueron las variables más influyentes. Se concluye que la red neuronal artificial desarrollada predice con alta precisión la resistencia a compresión del concreto y constituye una herramienta confiable para optimizar el diseño de mezclas y el control de calidad en laboratorios locales de Abancay.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14512/1715
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Tecnológica de los Andes
dc.publisher.countryPE
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectRedes neuronales artificialesn
dc.subjectResistencia a compresión del concreto
dc.subjectPredicción de propiedades del concreto
dc.subjectParámetros de fabricación
dc.subjectInteligencia artificial aplicada a la ingeniería civil
dc.subjectDiseño de mezcla
dc.subjectModelos predictivos en materiales de construcción
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
dc.titleRedes neuronales artificiales para la predicción de la resistencia a compresión del concreto de construcción a partir de sus parámetros de fabricación en la ciudad de Abancay-2024
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
renati.advisor.dni06532658
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7299-5367
renati.author.dni73472954
renati.discipline73200082
renati.jurorMaldonado Mendivil, Angel
renati.jurorCornejo Rosales, Horacio Antonio Hassan
renati.jurorAstete Juárez, Edwin
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 Tecnológica de los Andes. Facultad de Ingeniería
thesis.degree.levelTítulo Profesional
thesis.degree.nameIngeniero Civil
thesis.degree.programRegular

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