Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.

PDF

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Ronquillo Castro, Rudy Raul (author)
Format: bachelorThesis
Language:spa
Published: 2021
Subjects:
Online Access:http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/52468
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1839964588657868800
author Ronquillo Castro, Rudy Raul
author_facet Ronquillo Castro, Rudy Raul
author_role author
collection Repositorio Universidad de Guayaquil
dc.contributor.none.fl_str_mv Patiño Pérez, Darwin Guillermo
dc.creator.none.fl_str_mv Ronquillo Castro, Rudy Raul
dc.date.none.fl_str_mv 2021-05-11T19:10:36Z
2021-05-11T19:10:36Z
2021-03
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/52468
dc.language.none.fl_str_mv spa
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad de Guayaquil
instname:Universidad de Guayaquil
instacron:UG
dc.subject.none.fl_str_mv Toroide
Redes Neuronales Aritificiales
Aprendizaje Automatico
Recipiente Toroidal
Elementos Finitos
Toroid
Arithificial Neural Networks
Machine Learning
Tororidal Container
Finite Elements
dc.title.none.fl_str_mv Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
description PDF
eu_rights_str_mv openAccess
format bachelorThesis
id UG_363e6f6a812c357e0d8e8610071d54b7
instacron_str UG
institution UG
instname_str Universidad de Guayaquil
language spa
network_acronym_str UG
network_name_str Repositorio Universidad de Guayaquil
oai_identifier_str oai:repositorio.ug.edu.ec:redug/52468
publishDate 2021
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.
reponame_str Repositorio Universidad de Guayaquil
repository.mail.fl_str_mv .
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquil
repository_id_str 0
spelling Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.Ronquillo Castro, Rudy RaulToroideRedes Neuronales AritificialesAprendizaje AutomaticoRecipiente ToroidalElementos FinitosToroidArithificial Neural NetworksMachine LearningTororidal ContainerFinite ElementsPDFEn el presente trabajo se realiza una predicción de fallo de areas axiales en recipientes a presion de forma toroidal de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales(RNA), en el cual su propósito es desarrollar en python un modelo de RNA con el cual se predice el fallo que se pueda dar en las áreas axiales de los recipientes toroidales que almacenan GNC cuya sección recta es circular y de espesor fijo. En el análisis se determina que, mediante el uso de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático, en el cual se optimiza el uso de materia prima AS4D/9310(fibra de carbono y matriz epoxi), de una manera equitativa al momento de su respectiva fabricación, es decir predecir qué cantidad va a necesitar el producto en nuestro caso el recipiente toroidal para su elaboración y que dicha materia prima, sea usada de manera equitativa. Generar la data con la herramienta ANSYS por medio del script con código en APDL, ANSYS pasa a funcionar como un motor de cálculos matemáticos y utiliza el método de elementos finitos (MEF), para ingresar los datos necesarios a el aprendizaje supervisado de la red neuronal artificial.In the present work a prediction of failure of axial areas in pressure vessels of toroidal shape of circular straight section is carried out using artificial neural networks (ANN), in which its purpose is to develop in python an ANN codification with which it is predicted the failure that can occur in the axial areas of toroidal containers that store CNG whose straight section is circular and of fixed thickness. In the analysis it determines that, through the use of artificial intelligence, of machine learning, in which it optimizes the use of raw material AS4D / 9310 (carbon fiber and epoxy matrix), in a fair way at the time of its respective manufacture, in other words, to predict how much the product will need in our case the toroidal container for its elaboration and that said raw material is used in an equitable way. Generate the data with the ANSYS tool through the script with code in APDL, ANSYS starts to function as a mathematical calculation engine and uses the finite element method (FEM), to enter the necessary data to the supervised model.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.Patiño Pérez, Darwin Guillermo2021-05-11T19:10:36Z2021-05-11T19:10:36Z2021-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/52468spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2021-05-12T08:04:25Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/52468Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02025-08-09T07:18:26.722157Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue
spellingShingle Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.
Ronquillo Castro, Rudy Raul
Toroide
Redes Neuronales Aritificiales
Aprendizaje Automatico
Recipiente Toroidal
Elementos Finitos
Toroid
Arithificial Neural Networks
Machine Learning
Tororidal Container
Finite Elements
status_str publishedVersion
title Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.
title_full Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.
title_fullStr Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.
title_full_unstemmed Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.
title_short Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.
title_sort Predicción de fallo de áreas axiales en recipientes toroidales de sección recta circular mediante redes neuronales artificiales.
topic Toroide
Redes Neuronales Aritificiales
Aprendizaje Automatico
Recipiente Toroidal
Elementos Finitos
Toroid
Arithificial Neural Networks
Machine Learning
Tororidal Container
Finite Elements
url http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/52468