Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) se han desarrollado en el campo de ingeniería estructural cada vez más con el paso de los años, esta herramienta trata de simular el comportamiento de las neuronas biológicas permitiendo adaptarse a cualquier entorno y resolver diferentes tipos de problemas. En la presente investigación, se aplica al diseño estructural de viviendas de albañilería confinada a estructuras regulares con una geometría rectangular en planta. La aplicación de la red neuronal en este campo nos permite ahorrar tiempo y costos de diseño, así mismo, solo se requiere de personas con un conocimiento básico de manejo de computadoras o aplicativos móviles para la operación de la red neuronal. De este modo, es más sencillo poder otorgar diseños estructurales preliminares a usuarios con escasos recursos económicos que deseen construir viviendas de albañilería confinada.
En la presente investigación, se aplican las redes neuronales para el diseño estructural de viviendas de albañilería confinada de 1 a 4 pisos ubicadas en los distritos de Lima con perfil de suelo tipo S1. Para ello, se realizó el diseño de 33 viviendas que cumplen con las especificaciones del Reglamento Nacional de Edificaciones (E020, E030 y E070), estos diseños se usaron como modelos de entrenamiento para el proceso de aprendizaje de la red neuronal y de esta manera se obtuvo un modelo de RNA capaz de diseñar viviendas de albañilería confinada con un error menor al 10%. / Artificial Neural Networks (ANN) have been developed in the field of structural engineering more and more over the years, this tool tries to simulate the behavior of biological neurons allowing to adapt to any environment and solve different types of problems. In the present research, it is applied to the structural design of masonry houses confined to regular structures with a rectangular geometry in plan. The application of the neuronal network in this field allows us to save time and design costs. Likewise, it only requires people with basic knowledge of computer handling or mobile applications for the operation of the neuronal network. In this way, it is easier to provide preliminary structural designs to users with limited economic resources who wish to build confined masonry housing.
In the present investigation, the neural networks are applied for the structural design of confined masonry houses from 1 to 4 floors located in in Lima districts with soil profile type S1. For this, the design of 33 houses that meet the specifications of the National Building Regulations (E020, E030 and E070) was carried out, these designs were used as training models for the learning process of the neural network and in this way obtained an RNA model capable of designing confined masonry houses with an error of less than 10%. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PERUUPC/oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/655739 |
| Date | 31 March 2021 |
| Creators | Molina Ramirez, Alexander, Sicha Pillaca, Juan Carlos |
| Contributors | Arana Vásquez, Víctor Ernesto |
| Publisher | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), PE |
| Source Sets | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf, application/epub, application/msword |
| Source | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), Repositorio Académico - UPC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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