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...

Full description

Autores:
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
id UNACIONAL2_ae101c801261440d3e898301901d903e
oai_identifier_str oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28787
network_acronym_str UNACIONAL2
network_name_str Universidad Nacional de Colombia
repository_id_str
spelling Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Lizarazo Marriaga, Juan Manueldf6e5751-a290-4d22-866d-b90dbf1bc35c300Gómez Cortés, José Gabriel447144e9-a000-4475-be0f-b21ed7637d8d3002019-06-26T10:24:03Z2019-06-26T10:24:03Z2007https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28787http://bdigital.unal.edu.co/18835/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.The present study was conducted for predicting the compressive strength of concrete based on unit weight ultrasonic and pulse velocity (UPV) for 41 different concrete mixtures. This research emerged from the need for a rapid test for predicting concrete’s compressive strength. The research was also conducted for predicting concrete’s electrical resistivity based on unit weight ultrasonic, pulse velocity (UPV) and compressive strength with the same mixes. The prediction was made using simple regression analysis and artificial neural networks. The results revealed that artificial neural networks can be used for effectively predicting compressive strength and electrical resistivity.application/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia - Facultad de Ingenieríahttp://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/14771Universidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Ingeniería e InvestigaciónIngeniería e InvestigaciónIngeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 11-18 Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 11-18 2248-8723 0120-5609Lizarazo Marriaga, Juan Manuel and Gómez Cortés, José Gabriel (2007) Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto. Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 11-18 Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 11-18 2248-8723 0120-5609 .Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concretoArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTneural networkconcrete strengthconcrete resistivityconcrete ultrasonic pulse velocityredes neuronalesresistencia a la compresión del concretoresistividad del concretovelocidad de pulso en el concretoORIGINAL14771-44391-1-PB.pdfapplication/pdf1173639https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/28787/1/14771-44391-1-PB.pdfc134cad73ae003ad97b330eac4f0dbb0MD51THUMBNAIL14771-44391-1-PB.pdf.jpg14771-44391-1-PB.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8870https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/28787/2/14771-44391-1-PB.pdf.jpgfe79744fd811f2c304d37b2a28424f1dMD52unal/28787oai:repositorio.unal.edu.co:unal/287872022-11-18 23:02:58.134Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
title Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
spellingShingle Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
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
title_short Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
title_full Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
title_fullStr Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
title_full_unstemmed Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
title_sort Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto
dc.creator.fl_str_mv Lizarazo Marriaga, Juan Manuel
Gómez Cortés, José Gabriel
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Lizarazo Marriaga, Juan Manuel
Gómez Cortés, José Gabriel
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv 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
topic 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
description 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.
publishDate 2007
dc.date.issued.spa.fl_str_mv 2007
dc.date.accessioned.spa.fl_str_mv 2019-06-26T10:24:03Z
dc.date.available.spa.fl_str_mv 2019-06-26T10:24:03Z
dc.type.spa.fl_str_mv Artículo de revista
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/ART
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28787
dc.identifier.eprints.spa.fl_str_mv http://bdigital.unal.edu.co/18835/
url https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28787
http://bdigital.unal.edu.co/18835/
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.spa.fl_str_mv http://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/14771
dc.relation.ispartof.spa.fl_str_mv Universidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Ingeniería e Investigación
Ingeniería e Investigación
dc.relation.ispartofseries.none.fl_str_mv Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 11-18 Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 11-18 2248-8723 0120-5609
dc.relation.references.spa.fl_str_mv Lizarazo Marriaga, Juan Manuel and Gómez Cortés, José Gabriel (2007) Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto. Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 11-18 Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 11-18 2248-8723 0120-5609 .
dc.rights.spa.fl_str_mv Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.spa.fl_str_mv Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Nacional de Colombia - Facultad de Ingeniería
institution Universidad Nacional de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/28787/1/14771-44391-1-PB.pdf
https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/28787/2/14771-44391-1-PB.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv c134cad73ae003ad97b330eac4f0dbb0
fe79744fd811f2c304d37b2a28424f1d
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
repository.mail.fl_str_mv repositorio_nal@unal.edu.co
_version_ 1814089865700048896

Publicaciones similares