Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Diseño estructural preliminar automatizado de edificaciones de concreto armado usando redes neuronales artificiales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-07) Cusiquispe Rocca, Roy; Velásquez Vargas, José Martín; Rodríguez Reyna, Carlos Alberto
    El diseño estructural de edificaciones involucra procesos repetitivos que buscan determinar las dimensiones adecuadas de los elementos estructurales y los parámetros sismorresistentes, que cumplan los requerimientos mínimos de la Normativa Técnica Peruana. Estos procesos son tediosos, propensos a errores y produce pérdidas de tiempo; haciendo que el diseño estructural sea, ineficiente y sobredimensionado, derivando en un mayor uso de materiales de construcción e incremento del costo de construcción. Para evitar estos problemas, la presente investigación tiene el objetivo de realizar un diseño estructural preliminar automatizado de edificaciones de concreto armado usando Redes Neuronales Artificiales (RNA). Para alcanzar este objetivo se construyeron modelos de RNA, que tienen la capacidad de predecir ratios, que permiten estimar la geometría de los muros estructurales (placas) y columnas, además, predecir parámetros sismorresistentes: periodos, derivas máximas, desplazamientos máximos del último nivel y cortante basal. La estructura de las RNA, estuvo compuesta por: una capa de entrada, formada por las características geométricas y sísmicas, que caracterizan a las edificaciones, extraídas de 51 proyectos existentes con sistemas estructurales: muros estructurales, y dual; ubicados en la ciudad de Lima; una capa oculta, que proporciona robustes y eficacia; y una capa de salida, compuesta por los valores objetivo: ratio de muros estructurales (placas), ratio de columnas, y parámetros sismorresistentes. Los resultados finalizaron con la construcción de 11 modelos de RNA, estos fueron entrenados, validados y probados. En la etapa final se implementó los modelos de RNA en un caso práctico, logrando resultados coherentes a un diseño estructural convencional. En conclusión, se demostró que las Redes Neuronales Artificiales tienen la capacidad de desarrollar un diseño estructural preliminar; con un mínimo Error Medio Cuadrático (MSE) y con valores de R cuadrado ajustado superior al 83% y 77%, para la predicción de ratio de muros estructurales y columnas, y parámetros sismorresistentes, respectivamente.