000			02316nmm a2200253 a 4500
008			160202e2020 ck |||fq||d| 00| 0 spa d
082	0	4	_a624.1 _bR741i _223
100			_aRojas Grillo, Julian Santiago. _944409
245	1	3	_aImplementación de redes neuronales para la predicción de la capacidad de absorción de energía de concreto de alto desempeño sometido a ensayo de tracción directa: _h[Recurso Electrónico] / _cJulian Santiago Rojas Grillo.
260			_aBogotá (Colombia): _bEscuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, _c2020
300			_a106 paginas. _bgráficos.
502	1		_aTesis (Ingeniero Civil)
520			_aEl siguiente trabajo dirigido investiga la eficiencia de la implementación de redes neuronales artificiales (ANN) para la predicción de la capacidad de absorción de energía (g) del concreto de ultra-altas-prestaciones reforzado con fibras (UHPFRC) en función de su dosificación, sometido a tracción directa. Para el desarrollo del proyecto, se utilizaron 500 dosificaciones de concretos UHPFRC compiladas de la literatura científica con la finalidad de realizar el ajuste del modelo matemático. Para mejorar el modelo, se dividieron los datos recolectados en datos de entrenamiento y testeo. La red se ajustó usando validación k-fold con los datos de entrenamiento y se evaluó con los datos de testeo. Para el modelo se consideraron las dosificaciones de UHPFRC reforzados con una fibra o con mezcla hibrida de dos fibras, de entre una amplia gama de fibras, tales como fibras de acero rectas, fibras de acero acabadas en gancho, fibras de acero retorcidas, fibras de PVA, fibras de polietileno y fibras de polipropileno. Adicionalmente se realizó una validación experimental de la red. Los resultados demostraron la eficiencia del modelo de acuerdo con los parámetros estadísticos utilizados, así como su precisión y versatilidad para tratar datos nuevos.
650		0	_aUHPFRC _944486
650		0	_aENSAYO DE TRACCIÒN DIRECTA _944410
650		0	_aANN _944521
650		0	_aMODELACIÒN _944526
650		0	_aCAPACIDAD DE ABSORCIÒN DE ENERGÌA _944525
650		0	_aTESIS DE GRADO _943245
700			_aAbellán García, Joaquín _944417 _edirector.
856			_uhttps://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1338
942			_2ddc _cTE
999			_c22549 _d22549