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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12988Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_ES |
| dc.contributor | Jaime Moisés Horta Rangel | es_ES |
| dc.creator | Misael Maldonado Fajardo | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2026-06-03T17:36:07Z | - |
| dc.date.available | 2026-06-03T17:36:07Z | - |
| dc.date.issued | 2026-06-02 | - |
| dc.identifier.uri | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12988 | - |
| dc.description | Las estructuras con cubierta de arco circular tienen aplicaciones generales y a menudo suelen ser estructuras ligeras y flexibles, por lo que las cargas por viento son un factor significativo durante el diseño estructural. Dado que los códigos y manuales proporcionan información limitada para estos casos, se busca proporcionar una visión más completa del comportamiento de las presiones de viento en estas estructuras para distintas configuraciones geométricas y ángulos de acción del viento por medio de una metodología que acopla el uso de Redes Neuronales Artificiales (ANN) y la Dinámica de Fluidos Computacionales (CFD), tomando muestreos utilizando diseños de experimentos como el muestreo del hipercubo latino (LHS). El modelo ANN desarrollado se validó bajo diferentes métricas estadísticas, asemejando sus predicciones a los resultados de CFD con un margen de error aceptable, demostrando ser capaz de predecir con alta precisión los coeficientes de presión (Cp) en la cubierta. Esto permitió comparar diferentes geometrías con los métodos normativos, encontrando diferencias significativas para algunos casos y, al mismo tiempo, se observó la influencia de las variables geométricas en la distribución y magnitud de los Cp. | es_ES |
| dc.format | es_ES | |
| dc.format.extent | 1 recurso en línea (133 páginas) | es_ES |
| dc.format.medium | computadora | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Autónoma de Querétaro | es_ES |
| dc.relation.requires | Si | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.subject | Redes neuronales artificiales | es_ES |
| dc.subject | Dinámica de fluidos computacional | es_ES |
| dc.subject | Cubiertas de arco circular | es_ES |
| dc.subject | Predicción de presiones de viento | es_ES |
| dc.subject | Muestreo del hipercubo latino | es_ES |
| dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_ES |
| dc.title | Predicción de coeficientes de presión de viento en estructuras con cubierta de arco circular usando métodos numéricos y aprendizaje automático | es_ES |
| dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
| dc.creator.tid | ORCID | es_ES |
| dc.contributor.tid | ORCID | es_ES |
| dc.creator.identificador | 0009-0003-4217-8704 | es_ES |
| dc.contributor.identificador | 0000-0003-4314-3848 | es_ES |
| dc.contributor.role | Director | es_ES |
| dc.degree.name | Maestría en Ciencias (Estructuras) | es_ES |
| dc.degree.department | Facultad de Ingeniería | es_ES |
| dc.degree.level | Maestría | es_ES |
| dc.format.support | recurso en línea | es_ES |
| dc.matricula.creator | 328940 | es_ES |
| dc.folio | IGMAC-328940 | es_ES |
| Aparece en: | Maestría en Ciencias (Estructuras) | |
Archivos:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| IGMAC-328940.pdf | Maestría en Ciencias (Estructuras) | 4.64 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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