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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| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz) |
| Repositorio: | Revista Veras |
| Idioma: | portugués |
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Utilização de redes neurais para estimativa da resistência à compressão do concreto simples / Use of neural networks to estimate the compressive strength of simple concreteConcretoRedes NeuraisMLPRBF.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. Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda.2020-10-20info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/1852610.34117/bjdv6n10-424Brazilian Journal of Development; Vol. 6 No. 10 (2020); 79910-79922Brazilian Journal of Development; Vol. 6 Núm. 10 (2020); 79910-79922Brazilian Journal of Development; v. 6 n. 10 (2020); 79910-799222525-8761reponame:Revista Verasinstname:Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)instacron:VERACRUZporhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/18526/14918Copyright (c) 2020 Brazilian Journal of Developmentinfo:eu-repo/semantics/openAccessNina Rocha, Stéphanie OliveiraMaia, Nilton AlvesCarvalho Júnior, Álvaro Barbosa deAlves Dias, Mikaella PricilaVeloso, Renê Rodrigues2021-02-04T12:50:21Zoai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/18526Revistahttp://site.veracruz.edu.br:8087/instituto/revistaveras/index.php/revistaveras/PRIhttp://site.veracruz.edu.br:8087/instituto/revistaveras/index.php/revistaveras/oai||revistaveras@veracruz.edu.br2236-57292236-5729opendoar:2024-10-15T16:10:35.604636Revista Veras - Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)false |
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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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