Implementación de redes neuronales para estimar la resistencia a la compresión del concreto utilizando agregados reciclados y materiales cementales suplementarios
The implementation of neural networks in the prediction of state properties hardened concrete based on its dosage has been determined as a solution to the high complexity of the problem. This document will implement hidden layer feed-foward neural network architectures to predict resistance 28 days...
- Autores:
-
Pineda Varón, Andrés Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/1192
- Acceso en línea:
- https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=22384
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1192
- Palabra clave:
- Agregados reciclados
Materiales cementantes suplementarios
Redes neuronales
Inteligencia artificial
Recycled aggregates
Artificial intelligence
Neural networks
Supplemental cementitious materials
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
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The implementation of neural networks in the prediction of state properties hardened concrete based on its dosage has been determined as a solution to the high complexity of the problem. This document will implement hidden layer feed-foward neural network architectures to predict resistance 28 days of concrete mixes with recycled aggregates and cementitious materials supplementary from its dosage, water-cement ratios and indices of chemical composition of cementitious materials |
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This document will implement hidden layer feed-foward neural network architectures to predict resistance 28 days of concrete mixes with recycled aggregates and cementitious materials supplementary from its dosage, water-cement ratios and indices of chemical composition of cementitious materialsLa implementación de redes neuronales en la predicción de las propiedades en estado endurecido del concreto en función de su dosificación ha sido determinada como una solución a la alta complejidad del problema. En este documento se implementarán arquitecturas de redes neuronales feed-foward de una capa oculta para predecir la resistencia a 28 días de mezclas de concretos con agregados reciclados y materiales cementantes suplementarios a partir de su dosificación, relaciones agua – cemento e índices de composición química de los materiales cementantesPregradoIngeniero(a) Civilapplication/pdfspaEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoIngeniería CivilDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Agregados recicladosMateriales cementantes suplementariosRedes neuronalesInteligencia artificialRecycled aggregatesArtificial intelligenceNeural networksSupplemental cementitious materialsImplementación de redes neuronales para estimar la resistencia a la compresión del concreto utilizando agregados 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