Regresión lineal múltiple para predecir las propiedades mecánicas del concreto autocompactante en la ciudad del Cusco, periodo 2023
Fecha
2025Autor
Cahuana Zamalloa, Klisman
Vasquez Hañari, Paolo Cesar Ling
Metadatos
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La presente investigación tiene como objetivo principal desarrollar un modelo de predicción de la resistencia (compresión y flexión) del concreto autocompactante a partir de sus componentes (cemento, agua, agregados y aditivo), utilizando la técnica estadística de regresión lineal múltiple. Este modelo busca optimizar el diseño de mezclas, reduciendo la necesidad de extensas pruebas experimentales en laboratorio. El estudio se enmarca en un enfoque cuantitativo, experimental y aplicado, centrado en analizar el comportamiento mecánico del concreto autocompactante en función de su dosificación. Se formularon seis diseños experimentales de mezcla de concreto autocompactante, en los cuales se variaron intencionalmente las proporciones de los materiales constituyentes. Las mezclas desarrolladas se encuentran dentro de los rangos de asentamiento especificados por la norma ACI 237R-07. La verificación de las propiedades de autocompactabilidad se llevó a cabo mediante los ensayos de capacidad de paso (L-Box), capacidad de llenado (V-funnel) y la resistencia a la segregación (Slump Flow). Todos los procedimientos experimentales se ejecutaron conforme a las directrices establecidas por la EFNARC y la ACI 237R-07, tanto para el diseño de mezclas como para la evaluación de la autocompactabilidad del concreto. Los datos obtenidos de los ensayos de resistencia a la compresión y a la flexión fueron procesados y analizados utilizando el software Minitab, mediante la aplicación de modelos de regresión lineal múltiple. En este análisis se evaluaron indicadores estadísticos esenciales, como el coeficiente de determinación (R2), los valores p y el factor de inflación de la varianza (VIF), con el propósito de validar la relación entre las proporciones de los componentes del concreto y sus resistencias mecánicas.
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- Tesis [405]