Herramienta software para análisis de materiales monocristalinos con características específicas
Monografía (Ingeniería de Sistemas y Telecomunicaciones), Facultad de Ciencias Básicas e ingeniería , Pereira, 2021.
- Autores:
-
Montes Zapata, Ernesto
Ramírez Agudelo, Oscar Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Católica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional - RIBUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.ucp.edu.co/entities/publication/2fc779d9-b69e-4d34-a26d-93462554cd41
- Palabra clave:
- aprendizaje de máquina
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árboles de regresión
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Montes Zapata, ErnestoRamírez Agudelo, Oscar Andrés2021-08-02T19:41:45Z2021-08-02T19:41:45Z2021-07-05https://repositorio.ucp.edu.co/entities/publication/2fc779d9-b69e-4d34-a26d-93462554cd41Monografía (Ingeniería de Sistemas y Telecomunicaciones), Facultad de Ciencias Básicas e ingeniería , Pereira, 2021.La física computacional ha proporcionado un escenario alternativo para la experimentación con múltiples materiales a través de la técnica de dinámica molecular en la que se simula la interacción entre átomos y moléculas durante un tiempo que puede extenderse a días, semanas e incluso meses para obtener un resultado. En consecuencia, el objetivo de este proyecto viene dado por el desarrollo de una herramienta de software que permita el análisis de materiales monocristalinos y a su vez la predicción de la estructura cristalina del hierro a través de un Modelo ML. Por tanto, para desarrollar el proyecto se aplica la ingeniería de software y se ejecuta el análisis y entrenamiento de diferentes modelos de ML. Debido a esto, se pudo identificar que el Modelo de Árboles de Regresión mostró los mejores resultados en el análisis. Esto, permitió a los investigadores obtener predicciones que luego son validadas con respecto a la estructura final del SDMSC. Computational physics has provided an alternative scenario for experimentation con multiple materials through the molecular dynamics technique in which the interaction between atoms and molecules is simulated for a certain time that can be extended to days, weeks, and even months to obtain a result. Consequently, the objective of this project is given by the development of a software tool that allows the analysis of monocrystalline materials and in turn the prediction of the crystalline structure of iron through an ML Model. Therefore, to develop the project, software engineering is applied and the analysis and training of different ML models are executed. Due to this, it was possible to identify that the Regression Trees Model showed the best results in the analysis. This, allowed the researchers to obtain predictions that later are validated in regard to the final structure of the SDMSC.Universidad Católica de Pereira. Mónica María Gómez HermidaUniversidad Católica de PereiraMonografía; DDMIST93http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2aprendizaje de máquinamachine learningárboles de regresiónregression treesdinámica molecularmolecular dynamicsingeniería de softwaresoftware engineeringmateriales monocristalinosmonocrystalline materialsHerramienta software para análisis de materiales monocristalinos con características específicasPYSTRUCTTrabajo de Grado – Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspaPublicationORIGINALDDMIST93.pdfDDMIST93.pdfapplication/pdf6007620https://repositorio.ucp.edu.co/bitstreams/4317703a-58a2-4cdd-b843-baaa13fba158/download6e5133062d208f0a38b8a90e74021970MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ucp.edu.co/bitstreams/e1f725bf-cdff-43c2-a893-a0e1a61cda0f/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD56TEXTDDMIST93.pdf.txtDDMIST93.pdf.txtExtracted texttext/plain111859https://repositorio.ucp.edu.co/bitstreams/38917593-51e7-423a-af66-61c86ff8db87/downloadf6aec5224356d45aff0e325efd51fab2MD57THUMBNAILDDMIST93.pdf.jpgDDMIST93.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5977https://repositorio.ucp.edu.co/bitstreams/3c81cdb2-33ab-476e-a40f-35fa661cafd0/download900acdc32eea229ce112cda81dae91b3MD5810785/8318oai:repositorio.ucp.edu.co:10785/83182025-01-27 16:06:12.086http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esrestrictedhttps://repositorio.ucp.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad Católica de Pereira - RIBUCbdigital@metabiblioteca.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 |