Aplicación de redes neuronales en la clasificación de arcillas
Las arcillas son la materia prima fundamental en la fabricación de productos para el sector constructor tales como baldosas, enchapes, pavimentos y ladrillos. Las pequeñas y medianas industrias ladrilleras por lo general utilizan arcillas de diverso origen mineralógico, clasificadas para formular su...
- Autores:
-
Gómez, Jairo
Sánchez, Jaime
Ocampo, Aquiles
Restrepo, José William
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/136
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/136
- Palabra clave:
- REI00185
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ORGANIZACIÓN E INDUSTRIA
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RED NEURONAL
PRODUCTIVIDAD EN CERÁMICOS
PROBLEMA DE CLASIFICACIÓN
ARCILLA
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Las arcillas son la materia prima fundamental en la fabricación de productos para el sector constructor tales como baldosas, enchapes, pavimentos y ladrillos. Las pequeñas y medianas industrias ladrilleras por lo general utilizan arcillas de diverso origen mineralógico, clasificadas para formular sus mezclas con base en la experiencia del equipo de personas responsables de la producción; la incertidumbre asociada con este método causa que una parte de sus productos se rechacen después de fabricados, porque sus propiedades no cumplen las especificaciones técnicas. En este artículo se presenta una metodología basada en redes neuronales que permite clasificar, con base en sus propiedades, las arcillas que se van a usar para componer las pastas, con el propósito de disminuir la cantidad de producto rechazado. Se emplearon diversas topologías de red para la clasificación, lo cual permitió encontrar una capaz de predecir las muestras de entrenamiento y prueba con 97,79 % y 94,12 % de precisión, respectivamente. |
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Las pequeñas y medianas industrias ladrilleras por lo general utilizan arcillas de diverso origen mineralógico, clasificadas para formular sus mezclas con base en la experiencia del equipo de personas responsables de la producción; la incertidumbre asociada con este método causa que una parte de sus productos se rechacen después de fabricados, porque sus propiedades no cumplen las especificaciones técnicas. En este artículo se presenta una metodología basada en redes neuronales que permite clasificar, con base en sus propiedades, las arcillas que se van a usar para componer las pastas, con el propósito de disminuir la cantidad de producto rechazado. Se emplearon diversas topologías de red para la clasificación, lo cual permitió encontrar una capaz de predecir las muestras de entrenamiento y prueba con 97,79 % y 94,12 % de precisión, respectivamente.Clays are the main raw material in the manufacture of products for the construction sector, such as tile, veneer, flooring and bricks. Small and medium enterprises generally use brick clays of different mineralogical origin, classified in order to formulate their mixtures according to the production team experience; the uncertainty associated with this method causes that a portion of their manufactured products are rejected, because their properties do not meet the technical specifications. This paper presents a methodology based on neural networks for classification of clays, based on the clay properties to be used to make the pasta, with the aim of reducing the number of rejected products. It used different network topologies for classification, and chose the one which have been found capable to predict the training and testing samples with an accuracy of 97.79 % and 94.12 %, respectively.9 p.spaRevista EIABishop, Christopher M. Neural networks for pattern recognition. Oxford: Oxford University Press, 1995.Chan, Chee-Ming. (2011). “Effect of natural fibres inclusion in clay bricks: Physico-mechanical properties”. International Journal of Civil and Environmental Engineering, vol. 3, No. 1, pp. 51-57.Cigizoglu, H. K. (2005). “Generalized regression neural network in monthly flow forecasting”. Civil Engineering and Environmental Systems, vol. 22, No. 2, pp. 71-81.Cultrone, Giuseppe; Sebastián, Eduardo; Elert, Kerstin; De la Torre, María José; Cazalla, Olga and Rodriguez- Navarro, Carlos (2004). “Influence of mineralogy and firing temperature on the porosity of bricks.” Journal of the European Ceramic Society, vol. 24, No. 3 (March), pp. 547-564.Hegazy, T.; Fazio, P. and Moselhi, O. (1994). “Developing practical neural network applications using backpropagation”. Microcomputers in Civil Engineering, vol. 9, No. 2 (March), pp. 145-159.Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2REI00185CERÁMICA INDUSTRIALCERAMICSORGANIZACIÓN E INDUSTRIAORGANIZATION AND INDUSTRYRED NEURONALPRODUCTIVIDAD EN CERÁMICOSPROBLEMA DE CLASIFICACIÓNARCILLANEURAL NETWORKCERAMICS PRODUCTIVITYCLASSIFICATION PROBLEMCLAYAplicación de redes neuronales en la clasificación de arcillasApplication of neural networks in classification of claysArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Fondo Editorial EIAPublicationTHUMBNAILREI00185.pdf.jpgREI00185.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11097https://repository.eia.edu.co/bitstreams/f80b01bc-903b-433c-a820-4f357acef5f9/download4e3c14df0ab218a8467c6c1287b40aadMD54ORIGINALREI00185.pdfREI00185.pdfapplication/pdf1620005https://repository.eia.edu.co/bitstreams/829e20d1-7fbe-4411-bb60-95446ed207ab/download2d32cff921b3fd24eb188d97c4d9d87bMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81494https://repository.eia.edu.co/bitstreams/adf17b88-353b-43d1-930e-20ab68bcc10a/download66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8MD52TEXTREI00185.pdf.txtREI00185.pdf.txtExtracted texttext/plain23556https://repository.eia.edu.co/bitstreams/bf825ba1-f838-4bc7-93e6-dbd1eb163791/download1e3cd9fad3a05ab8eec54f0052e8a6ffMD5311190/136oai:repository.eia.edu.co:11190/1362023-07-25 17:04:12.034https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |