El objetivo de la presente investigación fue determinar el coeficiente de permeabilidad del concreto controlado por tres adiciones minerales ultrafinas (Microsílice, Metacaolín y puzolana). En la parte experimental se elaboraron mezclas de concreto con relaciones agua/cemento de 0.40, 0.45, 0.50 y 0.55 y diferentes porcentajes de las adiciones mencionadas. Se fabricaron 457 muestras cilíndricas a las cuales se les midió el coeficiente de permeabilidad, el contenido de vacíos y la profundidad de humedecimiento. Para el análisis y validación de los resultados, se utilizaron seis estructuras de redes neuronales artificiales con 16 variables de entrada, para el pronóstico del coeficiente de permeabilidad; se aplicó la técnica de regresión múltiple lineal para establecer ecuaciones de correlación entre las variables de fabricación y la permeabilidad, obteniéndose correlaciones...

The use of concrete as a structural element increases year by year. However, this product needs very stringent control of its mechanical properties in order to be uses as structural element. This type of control requires to have very large testing equipment with a load capacity of up to 3.000KN. Production control would benefit greatly from the use of a highly reliable alternative method that would enable the mechanical properties to be found through more easily obtained physical and mechanical properties. The high capacity of artificial neural networks (ANN) to model a broad range of industrial processes makes them a very useful instrument in the concrete industry. In this study, one neural network was developed to obtain the properties of compressive strength. This property was then modeled though the composition of concrete and manufacturing parameters. The network designed, a multila...

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 l...

El uso del concreto como elemento estructural va aumentando año tras año. Sin embargo, este producto requiere de unos estrictos controles de calidad sobre sus propiedades mecánicas para el uso como elemento estructural. Este tipo de control implica la existencia de equipos de ensayo con una capacidad de carga de hasta 3.000KN. Sería de gran utilidad para el control de producción la utilización de un método alternativo de gran fiabilidad, que permitiera conocer las propiedades mecánicas a partir de otras propiedades físicas y mecánicas más fáciles de obtener. La alta capacidad de las redes neuronales artificiales (ANN) para modelar los más diversos procesos industriales, las convierte en una herramienta de gran utilidad en el ámbito de la industria del concreto. En este estudio se ha desarrollado una red neuronal para obtener la resistencia a compresión del concreto y se ha...

The use of concrete as a structural element increases year by year. However, this product needs very stringent control of its mechanical properties in order to be uses as structural element. This type of control requires to have very large testing equipment with a load capacity of up to 3.000KN. Production control would benefit greatly from the use of a highly reliable alternative method that would enable the mechanical properties to be found through more easily obtained physical and mechanical properties. The high capacity of artificial neural networks (ANN) to model a broad range of industrial processes makes them a very useful instrument in the concrete industry. In this study, one neural network was developed to obtain the properties of compressive strength. This property was then modeled though the composition of concrete and manufacturing parameters. The network designed, a multila...

The current trend in soil stabilization involves the application of sustainable alternatives utilizing local materials. This study proposes the treatment of high plasticity fine soil sourced from Cajamarca, Perú, using mineral coal bottom ash (BA) and cement. The soil was classified as A-7-5 (27) of the AASHTO system, has low-quality as a subgrade, with a CBR 2.0% that does not meet resistance specifications. With the addition of BA, an improvement in the geotechnical properties was evidenced by a  reduction in plasticity and fines content, however, the CBR only increased from 2.0%  to 2.4% with 30% BA content. To enhance the effectiveness of BA, Type I Portland cement  was incorporated at dosages of 1.0%, 1.5%, 2%, and 4.0%, the results were satisfactory,  CBR values exceeded the required minimum. In a soil sample  with 1% cement and 30% BA,  CBR 14.1% &nb...