Aplicación de la teoría de diseño de experimentos mediante un Diseño Factorial Completo, para la determinación de la influencia de la calidad de los agregados y el tipo de cemento en la resistencia a la compresión del hormigón
El hormigón es un material de construcción de estructuras en proyectos ingenieriles, los cuales han sido realizados en gran parte por trabajadores no profesionales mediante una dosificación tradicional de campo, que es un método sin un previo control de la calidad del hormigón. Por tanto, para deter...
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| Format: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicat: |
2021
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| Accés en línia: | http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/22838 |
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Afegir etiqueta | Sumari: | El hormigón es un material de construcción de estructuras en proyectos ingenieriles, los cuales han sido realizados en gran parte por trabajadores no profesionales mediante una dosificación tradicional de campo, que es un método sin un previo control de la calidad del hormigón. Por tanto, para determinar la variación de la calidad del hormigón realizado con dicha dosificación, se hace un análisis de diseño factorial completo, donde se analiza la influencia de la calidad de estos materiales en la resistencia a la compresión (f´c); y este análisis se realiza con las siguientes variables: Módulo de Finura de Agregado Grueso y Agregado Fino, Abrasión y Tipo de Cemento. Este diseño factorial da como resultado 16 mezclas con diferentes características de los materiales, es decir, cada mezcla tiene una combinación con las 4 variables con uno de sus extremos. Para cada mezcla realizada se determina su f´c que permite junto con las variables de estudio, realizar un análisis de varianza ANOVA y ver si las variables modifican significativamente la calidad del hormigón. Con el análisis de resultados aplicados para materiales de la provincia de Pichincha, cada variable tiene efecto significativo al resultado f´c, pero en mayor porcentaje la variable Abrasión, dando entender que si se utiliza materiales de diferente calidad varía el f´c. Finalmente, se ha propuesto una ecuación de regresión lineal con las variables estudiadas, dando un coeficiente de determinación R2=89.30%, lo cual significa que el modelo es capaz de estimar nuevos valores del resultado f´c de una manera aceptable. |
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