000			02913nmm a2200253 a 4500
008			160202e2020 ck |||fq||d| 00| 0 spa d
082	0	4	_a006.3 _bS194u _223
100			_aSánchez Díaz, Jairo Alfredo. _944409
245	1	3	_aUso de redes neuronales en la optimización del proceso de diseño de mezclas de concretos reforzados con fibras con alto comportamiento de endurecimiento por deformación (HPFRCC): _h[Recurso Electrónico] / _cJairo Alfredo Sánchez Díaz.
260			_aBogotá (Colombia): _bEscuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, _c2020
300			_a133 paginas. _bgráficos.
502	1		_aTesis ( Magíster en Gestión de Información )
520			_aEl Concreto Reforzado con Fibras con Alto Comportamiento de Endurecimiento por Deformación (HPFRCC) se usa en construcciones sismorresistentes donde el alargamiento postfisuración y la capacidad de absorción de energía son propiedades mecánicas relevantes que determinan la calidad de la mezcla. La óptima dosificación de la mezcla se logra generalmente mediante la experimentación en laboratorios de materiales, actividad que resulta costosa ya que los ensayos se hacen en un número limitado de dosificaciones . Actualmente, existen dosificaciones viables y comprobadas a nivel mundial con componentes que no están disponibles en Colombia y que presentan un alto costo de importación. El uso de materiales nacionales es una alternativa viable, no obstante, se requiere conocer el comportamiento de las propiedades mecánicas del HPFRCC que incluyan materiales del mercado nacional. Por esto, el uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA) es una alternativa que permite conocer los posibles resultados de la experimentación con alta precisión y a un costo mucho menor. El presente estudio plantea diferentes tipos de arquitecturas de RNA, las cuales son entrenadas y evaluadas a fin de identificar el modelo que más se ajusta a los datos. Se seleccionan dos arquitecturas para estimar el alargamiento postfisuración y la capacidad de absorción de energía de dosificaciones de HPFRCC que incluyen fibras disponibles en Colombia y su respectivo costo. Asimismo, se presentan aquellas dosificaciones con mayor probabilidad de éxito en el alargamiento post-fisuración superior al 0,3% y capacidad de absorción de energía superior a 50 kJ/m³, al menor coste. De esta manera se contribuye a la toma de decisiones en el desarrollo de HPFRCC con materiales del mercado nacional.
650		0	_aREDES NEURONALES ARTIFICIALES _944383
650		0	_aHPFRCC _944410
650		0	_aPOSTFISURACIÒN _944404
650		0	_aABSORCIÓN DE ENERGÍA _944416
650		0	_aTESIS DE GRADO _943245
700			_aAbellán García, Joaquín _944415 _edirector.
700			_aOspina Becerra, Victoria Eugenia _eco-director. _964998
856			_uhttps://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1262
942			_2ddc _cTE
999			_c22454 _d22454