Artificial Neural Model based on radial basis function networks used for prediction of compressive strength of fiber-reinforced concrete mixes
Existe una relación compleja y no lineal entre los factores que influyen en la resistencia de diseño y la compresión de hormigones reforzados con fibras de acero. La relación entre las variables de entrada, los factores y la variable de salida, y la resistencia de diseño a la compresión puede ser ob...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Editorial Neogranadina
2019-01-01
|
| Series: | Ciencia e Ingeniería Neogranadina |
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| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=91163366005 |
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| author | Luis Octavio González Salcedo Aydee Patricia Guerrero Zúñiga Silvio Delvasto Arjona Adrián Luis Ernesto Will |
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| description | Existe una relación compleja y no lineal entre los factores que influyen en la resistencia de diseño y la compresión de hormigones reforzados con fibras de acero. La relación entre las variables de entrada, los factores y la variable de salida, y la resistencia de diseño a la compresión puede ser obtenida por un modelo neuronal artificial, cuyas características sean autoadaptación, autoestudio y mapeo no lineal. En este documento se presenta la elaboración de un modelo neuronal artificial basado en redes neuronales de funciones de base radial. La resistencia de diseño a la compresión en dosificaciones de mezclas de hormigón reforzados con fibras de acero es estimada, predicción que se analiza a partir del coeficiente de correlación R al compararse con los valores reales de la resistencia. Los resultados muestran que los valores estimados usando las redes de base radial coinciden con los valores experimentales, y la capacidad de predicción de la propiedad mecánica del modelo neuronal es mejor que la de otros modelos basados en redes multicapas desarrollados por los autores. El entrenamiento de los modelos neuronales permitió concluir que el uso de relaciones de los materiales es un indicador más adecuado para la comparación entre diferentes dosificaciones de mezclas de hormigón que llevan a similares resistencias a la compresión. Así, se potencia una agenda futura en la generación de nuevos métodos de estudio de la resistencia de diseño a la compresión en hormigones reforzados con fibras metálicas en el campo de la ingeniería. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| publisher | Editorial Neogranadina |
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| spelling | doaj.art-2f145c9fc5484c078e36cf3b1a3364142022-12-21T21:46:03ZengEditorial NeogranadinaCiencia e Ingeniería Neogranadina0124-81701909-77352019-01-01292375210.18359/rcin.3737Artificial Neural Model based on radial basis function networks used for prediction of compressive strength of fiber-reinforced concrete mixesLuis Octavio González SalcedoAydee Patricia Guerrero ZúñigaSilvio Delvasto ArjonaAdrián Luis Ernesto WillExiste una relación compleja y no lineal entre los factores que influyen en la resistencia de diseño y la compresión de hormigones reforzados con fibras de acero. La relación entre las variables de entrada, los factores y la variable de salida, y la resistencia de diseño a la compresión puede ser obtenida por un modelo neuronal artificial, cuyas características sean autoadaptación, autoestudio y mapeo no lineal. En este documento se presenta la elaboración de un modelo neuronal artificial basado en redes neuronales de funciones de base radial. La resistencia de diseño a la compresión en dosificaciones de mezclas de hormigón reforzados con fibras de acero es estimada, predicción que se analiza a partir del coeficiente de correlación R al compararse con los valores reales de la resistencia. Los resultados muestran que los valores estimados usando las redes de base radial coinciden con los valores experimentales, y la capacidad de predicción de la propiedad mecánica del modelo neuronal es mejor que la de otros modelos basados en redes multicapas desarrollados por los autores. El entrenamiento de los modelos neuronales permitió concluir que el uso de relaciones de los materiales es un indicador más adecuado para la comparación entre diferentes dosificaciones de mezclas de hormigón que llevan a similares resistencias a la compresión. Así, se potencia una agenda futura en la generación de nuevos métodos de estudio de la resistencia de diseño a la compresión en hormigones reforzados con fibras metálicas en el campo de la ingeniería.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=91163366005hormigón reforzado con fibrasresistencia a la compresiónpredicción de propiedadesredes neuronales artificialesfunciones de base radialinteligencia artificial |
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