1. Repositorio Institucional UAQ
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  5. Maestría en Ciencias (Estructuras)
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJaime Moisés Horta Rangeles_ES
dc.creatorEnrique Avila Nietoes_ES
dc.date.accessioned2025-08-08T18:18:12Z-
dc.date.available2025-08-08T18:18:12Z-
dc.date.issued2025-06-10-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12140-
dc.descriptionEn el presente trabajo se llevó a cabo la optimización de estructuras de acero regulares de mediana altura mediante el uso de redes neuronales artificiales, con el objetivo de lograr diseños más eficientes y seguros. El proceso inicio con la automatización de los análisis estructurales bajo cargas gravitacionales, empleando Python y ETABS. A partir de estos análisis, se diseñaron y optimizaron los perfiles estructurales de vigas y columnas, garantizando el cumplimiento de los criterios normativos y funcionales. Posteriormente, se realizó un análisis por desempeño estructural mediante un análisis estático no lineal (pushover), siguiendo los lineamientos establecidos en el documento ASCE/SEI 41-17. Dichos análisis permitieron determinar el punto de desempeño de las edificaciones estudiadas, asegurando una respuesta adecuada frente a eventos sísmicos. Adicionalmente, se llevó a cabo el diseño y la optimización de los elementos diagonales (arriostramientos), considerados como sometidos ´únicamente a cargas axiales, con el fin de mejorar su desempeño y eficiencia. Con los datos obtenidos a lo largo de los análisis, se entrenó una red neuronal artificial del tipo perceptrón multicapa, diseñada para predecir, con un margen de error mínimo, los perfiles estructurales más adecuados que cumplieran con los requerimientos tanto de carga gravitacional como de carga lateral asociada a eventos sísmicos. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos mediante este enfoque con los métodos tradicionales más utilizados, en particular el análisis estático de carga equivalente. La comparación se realizó sobre una estructura de control, enfocándose principalmente en evaluar las diferencias en términos del peso total de la estructura y las deformaciones resultantes. Este estudio demuestra la efectividad del enfoque propuesto, destacando las ventajas de integrar técnicas de inteligencia artificial con métodos avanzados de análisis estructural para optimizar el diseño de edificaciones de acero.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (74 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autonoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectRed neuronales_ES
dc.subjectAnálisis estructurales_ES
dc.subjectEstructuras de aceroes_ES
dc.subjectAnálisis sísmicoes_ES
dc.subjectPushoveres_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleRedes neuronales en la optimización de estructuras regulares de acero de mediana altura con arriostramientos. Análisis basado en desempeño sísmicoes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificador0009-0009-4879-1204es_ES
dc.contributor.identificador0000-0003-4314-3848es_ES
dc.contributor.roleDirector de tesises_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Estructuras)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator238654es_ES
dc.folioIGMAC-238654es_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias (Estructuras)

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