OBJETIVO

Analizar la resistencia de compresión del hormigón con diferentes cantidades y uso de materiales.

CONTEXTO

El hormigón es un material de construcción, el cual debe ser medido para su resistencia por medio de compresión, siendo esta una de las medidas que toman los ingenieros para ver la resistencia en el uso de estructuras, que cumplan con los requerimientos básicos para el desarrollo de la misma, para ello se realiza esta prueba con probetas cilíndricas de concreto que se sitúan en una máquina(prensa de laboratorio) que genera presión y no solo se usan para los cilindros pueden ser utilizadas en bloques, vigas y cubos.

JUSTIFICACIÓN

La prueba de compresión del hormigón es utilizada tanto en la industria de las contrucción como en la ingeniería civil, esta prueba es emplea para determinar la resistencia a la compresión, para poder garantizar la seguridad y durabilidad de las estructuras del hormigón y si cumple con requisitos de resistencia especificados en los códigos de construcción y el diseño de estructuras que puedan soportar cargas de manera más segura, buscando con ello determinar la cantidad de materiales que se deban utilizar para cada trabajo, también esto nos ayuda a ver la resistencia que este pueda tener respecto a efectos adversos del medio ambiente como lo es la exposición a la humedad, corrosión entre otros aspectos ambientales.

En resumen, la prueba de compresión del hormigón es esencial para garantizar la seguridad, la calidad y la durabilidad de las estructuras de hormigón, y es un componente clave en el diseño y la construcción de edificios y otras infraestructuras.

VARIABLES DEL DATASET PARA LA CREACIÓN DE UN HORMIGON (CONCRETO).

• CEMENT - CEMENTO

• WATER - AGUA

• SLAG - Escoria

• SUPER PLASTICIZER - SUPER PLASTIFICANTE

• COARSEAGGREGATE - AGREGADO GRUESO

• FINEAGGREGATE - AGREGADO FINO

• AGE - DÍAS

• csMPA - RESISTENCIA A LA COMPRESIÓN DEL HORMIGON

PREPROCESAMIENTO

EDA

MODELOS DE REGRESIÓN

JUSTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN DE MODELOS DE REGRESIÓN

Es importante resaltar que tenemos un modelo que es el modelo de Aumento de Gradiente Extremo que trabaja bajo los modelos de árboles y este lo que pretende es que entrenar el modelo por ramas en caso no encontrar una respuesta seguir buscando y creando ramas para llegar a una mejor predicción, esta es la razón por la que decidimos escoger este modelo como el mejor entre los que realizamos y por las pruebas ejecutadas y mostradas anteriormente.