Aplicación de aprendizaje automático en la predicción de presión y velocidad de un perfil aerodinámico

Teran Torres, Bruno Alexis

Aplicación de aprendizaje automático en la predicción de presión y velocidad de un perfil aerodinámico

dc.carrera.ingenieria	Ingeniería aeroespacial	es_ES
dc.contributor.author	Teran Torres, Bruno Alexis
dc.date.accessioned	2026-03-04T21:41:49Z
dc.date.available	2026-03-04T21:41:49Z
dc.description	En este trabajo se entreno y ajusto una red neuronal con arquitectura MLP de tipo regresión utilizando datos obtenidos de simulaciones de la dinámica de fluidos computacionales para un perfil aerodinámico a distintas velocidades y en distintos ángulos de ataque, los hiperparámetros de la red fueron ajustados para un mejor desempeño en su tarea y su objetivo es proponer una posible alternativa a los métodos clásicos para la caracterización de este tipo de geometrías.	es_ES
dc.description.abstract	En este trabajo se propone una implementación del aprendizaje automático para la dinámica de fluidos, ajustando y entrenando una red neuronal con arquitectura MLP de tipo regresión, esto para la predicción de presión y velocidad del perfil aerodinámico NACA 4412. Concluyendo que la implementación es posible y eficiente como alternativa a los métodos clásicos, sobre todo estructural y geométricamente, además de responder bien debido a la naturaleza de los datos de entrada.	es_ES
dc.director.trabajoescrito	Sánchez García, Raúl
dc.identifier.uri	http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/20410
dc.language.iso	es	es_ES
dc.subject	Aprendizaje automático	es_ES
dc.subject	Redes neuronales	es_ES
dc.subject	Perfil aerodinámico	es_ES
dc.subject	Dinámica de fluidos computacionales	es_ES
dc.subject	Aprendizaje profundo	es_ES
dc.title	Aplicación de aprendizaje automático en la predicción de presión y velocidad de un perfil aerodinámico	es_ES
dc.type	Tesis	es_ES