Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
En esta investigación se busca obtener un método para predecir la resistencia a la compresión mediante el peso unitario y la velocidad de pulso ultrasónico usando 41 mezclas de concreto diferentes. El estudio ha sido por la necesidad de obtener un método rápido para predecir la resistencia a la comp...
- Autores:
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Lizarazo Marriaga, Juan Manuel
Gómez Cortés, José Gabriel
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28787
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28787
http://bdigital.unal.edu.co/18835/
- Palabra clave:
- neural network
concrete strength
concrete resistivity
concrete ultrasonic pulse velocity
redes neuronales
resistencia a la compresión del concreto
resistividad del concreto
velocidad de pulso en el concreto
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | En esta investigación se busca obtener un método para predecir la resistencia a la compresión mediante el peso unitario y la velocidad de pulso ultrasónico usando 41 mezclas de concreto diferentes. El estudio ha sido por la necesidad de obtener un método rápido para predecir la resistencia a la compresión del concreto. De la misma manera, la investigación también busca predecir la resistividad eléctrica del concreto mediante el peso unitario, la velocidad de pulso ultrasónico y la resistencia a la compresión. El modelo para predecir se realizó utilizando una regresión simple y un modelo de redes neuronales. Los resultados mostraron que los modelos de redes neuronales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto funcionan adecuadamente. |
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