Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/41980
Title: Modelado mediante simulación del efecto de la detonación de sustancias explosivas y su aproximación mediante el uso de redes neuronales
Authors: Cacereño Ibáñez, Andrés 
Director: Galván González, Blas José 
UNESCO Clasification: 1203 Ciencia de los ordenadores
3304 Tecnología de los ordenadores
Issue Date: 2017
Abstract: En España, el Real Decreto 840/2015 incide en la necesidad de analizar el riesgo ante la presencia de sustancias peligrosas en establecimientos industriales y planificar las posibles emergencias. El Real Decreto 1196/2003, establece como se calculan las consecuencias de estos accidentes. Para modelar las consecuencias, la literatura científica aporta métodos de cálculo para establecer las zonas objeto de planificación. Por otra parte, los Sistemas Inteligentes basados en el aprendizaje automático, son capaces de emular el comportamiento esperado de la ejecución de los métodos matemáticos. Este trabajo muestra como el correcto ajuste de un sistema en base a Redes Neuronales Artificiales es capaz de predecir la respuesta esperada con un margen de error que satisface las necesidades del problema.
In Spain, the Real Decreto 840/2015 establishes the need to analyze the risk from hazardous substances in industrial establishments, and how to plan possible emergencies. The Real Decreto 1196/2003 establishes the way for calculating the consequences from serious accidents. To model the consequences, the scientific literature provides calculation methods that allow to establish the areas under planning. On the other hand, Inteligent Systems based on machine learning are capables to emule the expected behavior for the calculate methods. This work shows how with the correct asjustment, a inteligent system based on Artificial Neural Network can predict an expected response with a margin of error that meets the needs of the problem that arises.
Description: Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (MUSIANI)
Institute: Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)
URI: http://hdl.handle.net/10553/41980
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