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dc.contributor.advisorArana Vasquez, Victor Ernesto
dc.contributor.authorSanchez Maguiña, Mildred Madeleine
dc.contributor.authorVidal Feliz, Pool Rusbel
dc.date.accessioned2020-09-25T17:44:52Z
dc.date.available2020-09-25T17:44:52Z
dc.date.issued2020-07-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/652826
dc.description.abstractEn el presente artículo se investiga la implementación de las Redes Neuronales Artificiales como un tipo de Inteligencia Artificial con la finalidad de reducir los costos de concreto armado. Por esto, se propuso el uso de este tipo de algoritmo con el objetivo de optimizar las secciones de los muros de corte en edificaciones de 6 pisos sin irregularidades. Se configuraron 10 redes neuronales distintas con el fin de elegir la que se adapte mejor a los datos empleados para el entrenamiento. En cada algoritmo se establecieron como variables de entrada el ancho y largo de la edificación; y la distancia entre luz máxima del eje X e Y. Sin embargo, el número de capas ocultas y el de neuronas en cada una de ellas fue distinto. En la etapa de entrenamiento se emplearon 30 casos con dimensiones optimizadas, con esto se obtuvo que la red neuronal predice la longitud total de la placa y su espesor con un error del 10%.en_US
dc.description.abstractThis article investigates the use of Artificial Neural Networks as a type of Artificial Intelligence in order to reduce the costs of reinforced concrete. For this reason, the use of this type of algorithm was proposed with the objective of optimizing the sections of the shear walls in 6-story buildings without irregularities. Ten different neural networks were configured in order to choose the one that best suits the data used for training. In each algorithm, the width and length of the building; and the distance between maximum span of the X and Y axis were established as input variables. However, the number of hidden layers and the number of neurons in each of them was different. In the training stage, 30 cases with optimized dimensions were used, with this it was obtained that the neuronal network predicts the total length of the shear wall and its thickness with an error of 10%.en_US
dc.description.uriTrabajo de investigaciónes_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.formatapplication/epuben_US
dc.formatapplication/msworden_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectDimensionamiento de seccionesen_US
dc.subjectRedes Neuronales Artificialesen_US
dc.subjectOptimizaciónen_US
dc.subjectCross section dimensioningen_US
dc.subjectArtificial neuronal networken_US
dc.titleOptimización de las dimensiones de placas mediante el uso de IA para reducir los costos en edificios de 6 pisos en el distrito de Mirafloresen_US
dc.title.alternativeOptimization of shear wall dimensions through the use of AI to reduce costs in 6-storey buildings in the Miraflores districten_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelBachilleres_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Civiles_PE
thesis.degree.nameBachiller en Ingeniería Civiles_PE
refterms.dateFOA2020-10-01T16:20:52Z
dc.identifier.isni0000 0001 2196 144X
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#bachilleres_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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