Concreto de alto rendimiento, predicción de su resistencia a la compresión mediante redes neuronales artificiales

• Autores: Acuña P., Luis, Espinoza Haro, Pedro Celino, Moromi Nakata, Isabel, Torre Carrillo, Ana Victoria, García F., Francisco
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/12882
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/12882; https://doi.org/10.21754/tecnia.v27i1.125
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Red Neuronal Artificial (RNA); Probeta; Compresión axial; Aditivos

En las edificaciones de las viviendas modernas el concreto es un elemento fundamental que interviene. De otro lado en las construcciones de puentes, diques, túneles, esto es en la construcción de estructuras no estándares de la ingeniería civil, el concreto que se utiliza es el de alto rendimiento (CAR) que aparte de los componentes básicos como el agua, cemento, agregados finos y gruesos, contienen otros aditivos cementantes, como las microsílices. El problema es conseguir un recurso tecnológico que ayude a pronosticar la resistencia de CAR a partir de sus datos de fabricación, pero esto es imposible. Sin embargo, se tiene las redes neuronales artificiales que cumplen este papel, que luego de entrenadas se transforman en verdaderas funciones matemáticas que aproximan los valores esperados de las resistencias de las probetas de concreto. El nivel de aproximación se estima por la correlación entre la respuesta y el valor esperado de la red. Entonces resulta muy útil contar con una red neuronal que permita simular numéricamente la resistencia del concreto, incluso antes de su fabricación. En esta investigación se han obtenido diversas redes neuronales artificiales que pronostican la resistencia a compresión del CAR con correlaciones que varían entre 0.86 y 0.91.