Modelos predictivos aplicados a la resistencia a compresión del hormigón de un proyecto hidroeléctrico en Ecuador

Abstract

[ES] El hormigón es el material más usado en la construcción y los métodos para su fabricación y dosificación son bastantes populares en el mundo. En cada una de las regiones del mundo existen comités que definen requisitos estandarizados para la tipificación de los hormigones y uno de los más relevantes es la resistencia a compresión simple, dicha característica es usada para requerimientos de grandes obras de ingeniería como proyectos hidroeléctricos. El desarrollo de la tecnología en cuanto a materiales, métodos y maquinaria ha avanzado evidentemente cada vez, este avance ha ido a la par con el desarrollo de softwares informáticos y uso de algoritmos avanzados como son las redes neuronales artificiales RNA, las cuales han sido aplicadas de manera satisfactoria en cuanto a la predicción de resultados en áreas como biología, medicina, ingeniería, etc. En este trabajo fin de máster se usará una base de datos obtenida en la construcción de un proyecto hidroeléctrico de Ecuador y mediante el uso de RNA se obtendrá la resistencia a compresión simple en función de variables y parámetros normalmente no tenidos en cuenta para el diseño de la dosificación. Se ha utilizado inteligencia artificial, en concreto RNA, ya que mediante métodos estadísticos clásicos los resultados obtenidos no son de adecuada calidad.

[EN] Concrete is the most widely used material in construction and the methods for its manufacture and dosage are quite popular in the world. In each of the regions of the world there are committees that define standardized requirements for the typification of concretes and one of the most relevant is the resistance to simple compression, this characteristic is used for requirements of large engineering works such as hydroelectric projects. The technology development in terms of materials, methods, and machinery has evidently advanced each time, such advances have gone hand in hand with the development of computer software and the use of advanced algorithms such as artificial neural networks (ARN), which have been applied in the satisfactory way of predicting results in areas such as biology, medicine, engineering, etc. In this master's thesis, a database obtained in the construction of a hydroelectric project in Ecuador will be used, and by using ARN, simple compressive strength will be obtained based on variables and parameters not normally taken into account for the design of dosage. Artificial intelligence, specifically ARN, has been used, since the results obtained are not of adequate quality through classical statistical methods.