Utilização de redes neurais para estimativa da resistência à compressão do concreto simples / Use of neural networks to estimate the compressive strength of simple concrete
O concreto é um material que possui inúmeras variáveis quanto ao seu uso, pois fatores como o tipo de cimento, agregados, aditivos, quantidade de água e tempo de cura, podem influenciar sua resistência à compressão. Buscando desenvolver uma metodologia para investigar os efeitos dessas variáveis na...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz) |
| Repositorio: | Revista Veras |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/18526 |
| Acceso en línea: | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/18526 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Concreto Redes Neurais MLP RBF. |
| Sumario: | O concreto é um material que possui inúmeras variáveis quanto ao seu uso, pois fatores como o tipo de cimento, agregados, aditivos, quantidade de água e tempo de cura, podem influenciar sua resistência à compressão. Buscando desenvolver uma metodologia para investigar os efeitos dessas variáveis na resistência à compressão do concreto, foram desenvolvidas Redes Neurais Artificiais, do tipo Percepton de Múltiplas Camadas (MLP), utilizando os algoritmos back-propagation (BP) e Levemberg-Marquardt (LM) para verificar qual dessas redes se comporta melhor diante das variáveis. Nessa pesquisa também foram utilizadas Redes de Base Radiais (RBF) com o auxílio do software Matlab. Essas redes foram utilizadas com o intuito de estimar a resistência à compressão do concreto passível de uso em diversas aplicações. Depois de treinadas, ambas as redes demonstraram resultados satisfatórios, em especial a RBF, que apresentou um erro de 0.0129 com um tempo de processamento de 4.7813 segundos. Os resultados preliminares desse estudo mostraram a potencialidade de uso da inteligência artificial na engenharia civil, a qual pode auxiliar nas etapas de dosagem do concreto. |
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