Modeling the weight and length changes of the concrete exposed to sulfate using artificial neural network

• Autores: Veysel Akyuncu, Mucteba Uysal, Harun Tanyildizi, Mansur Sumer
• Localización: Revista de la Construcción, ISSN-e 0718-915X, ISSN 0717-7925, Nº. 3, 2018, págs. 337-353
• Idioma: inglés
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• Resumen

  • Este artículo presenta el modelamiento de una investigación experimental llevada a cabo para evaluar algunas propiedades mecánicas y de durabilidad de mezclas de concreto en las cuales el cemento fue parcialmente reemplazado por cenizas volantes Clase C y Clase F. Se prepararon un total de 39 mezclas con diferentes diseños de mezclas. Después de la prueba de resistencia a la compresión, las mezclas que contenían cenizas volantes de Clase F y Clase C que tenían valores similares de resistencia a la compresión para controlar las mezclas en 28 d para cada serie fueron usadas en las pruebas de resistencia a los sulfatos. El grado de ataque de sulfato se evaluó mediante la expansión y la pérdida de peso. Los resultados de la prueba indicaron que la ceniza volante de clase C mostró una resistencia a la compresión mayor que de la ceniza volante de clase F.

    Además, la adición de cenizas volantes aumentó significativamente la resistencia al ataque de sulfatos cuando se empleó cada cantidad de adición de cenizas volantes, independientemente de los tipos de cenizas volantes. En este trabajo, las técnicas de la Red Neural Artificial (RNA) se usaron para modelar el cambio relativo en el peso y la longitud del concreto expuesto al sulfato. El mejor algoritmo para los cambios de longitud del concreto expuesto al sulfato es el algoritmo de retro propagación de BFGS quasi-Newton, mientras que el mejor algoritmo para los cambios de peso del concreto expuesto al sulfato es el algoritmo de retro propagación de Levenberg-Marquardt