Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad Militar Nueva Granada
2012
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=91125275002 |
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Tabla de Contenidos:
- EXPLORACIÓN CON REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA ESTIMAR LA RESISTENCIA A LA COMPRESIÓN, EN CONCRETOS FIBROREFORZADOS CON ACERO Luis Octavio González Salcedo Aydée Patricia Guerrero Zúñiga Silvio Delvasto Arjona Adrián Luis Ernesto Will Ingeniería predicción fibra de acero inteligencia artificial Resistencia a la compresión concreto reforzado con fibras En diseño y construcción de estructuras de concreto, la resistencia a la compresión a 28 días de curado es la especificación de control de estabilidad de la obra. La inclusión de fibras como reforzamiento de la matriz cementicia permite una ganancia en sus propiedades, además de obtener un material de alto desempeño. En las normativas, se plantean formulaciones predictivas de la resistencia a la compresión basadas en unos pocos parámetros de composición del concreto, tales como la relación agua/cemento y el contenido de cemento Portland. Por otra parte, también se han planteado métodos de diseños de concreto para definir la ponderación de sus materiales componentes, teniendo como referencia la resistencia a la compresión del concreto simple. Además, las redes neuronales artificiales, como un símil de las neuronas biológicas, han sido utilizadas como herramientas de predicción de la resistencia a la compresión en el concreto, también con referencia al concreto simple, sin reforzamiento con fibras. Los antecedentes en este uso muestran que es interesante desarrollar aplicaciones en los concretos reforzados con fibras. En el presente trabajo se elaboraron redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión en concretos reforzados con fibras de acero. Los resultados de los indicadores de desempeño mostraron que las redes neuronales artificiales elaboradas pueden realizar una aproximación adecuada al valor real de la propiedad mecánica. 2012 artículo científico 0124-8170 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=91125275002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=911 Ciencia e Ingeniería Neogranadina application/pdf Universidad Militar Nueva Granada Ciencia e Ingeniería Neogranadina (Colombia) Num.1 Vol.22