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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| Format: | Article |
| Status: | Published version |
| Publication date: | 2020 |
| Country: | Brasil |
| Institution: | VERACRUZ |
| Repository: | Revista Veras |
| Language: | Portuguese |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/18526 |
| Online Access: | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/18526 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Concreto Redes Neurais MLP RBF. |
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| author | Nina Rocha, Stéphanie Oliveira |
| author2 | Maia, Nilton Alves Carvalho Júnior, Álvaro Barbosa de Alves Dias, Mikaella Pricila Veloso, Renê Rodrigues |
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| description | 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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