Uso de las Redes Neuronales Artificiales en el Modelado del Ensayo de Resistencia a Compresión de Concreto de Construcción según la Norma ASTM C39/C 39M

• Autores: Luis Acuña Pinaud, Ana Torre Carrillo, Isabel Moromi Nakata, Francisco García Fernández
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 25, Nº. 4, 2014, págs. 3-12
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Use of Artificial Neural Networks for Modeling of the Test of Compressive strength of Construction Concrete According to the Standard ASTM C39/C 39 M
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• Resumen
  • español

    Se proponen dos modelos de redes neuronales artificiales para la predicción del resultado del ensayo a compresión de un concreto de construcción tras el periodo de curado a partir de datos de fabricación fácilmente medibles. La resistencia a compresión del concreto es uno de los parámetros más importantes en su control de calidad. Sin embargo, estos ensayos se realizan tras un periodo de curado que hace que los resultados disten de ser inmediatos a la fabricación del producto. Por lo tanto, se propone un modelo matemático fiable para obtener los resultados del ensayo en forma inmediata. Los modelos propuestos presentan coeficientes de correlación mayores a 0.9 y permiten reducir considerablemente el tiempo en obtener los resultados de la resistencia a compresión.

  • English

    Two artificial neural network models for predicting the results of compressive strength test of a construction concrete after the curing period are proposed. The compressive strength of concrete is one of the most important variables in its quality control. However, these tests are carried out after a period of curing so results of the test are not immediately available. Therefore a reliable mathematical model that would obtain the test results immediately after the curing time These models present correlation coefficients higher than 0.9 and allow reducing the time to obtain the results of compressive strength tests.