Services on Demand
Journal
Article
Indicators
- Cited by SciELO
- Access statistics
Related links
- Cited by Google
- Similars in SciELO
- Similars in Google
Share
Ingeniería e Investigación
Print version ISSN 0120-5609
Abstract
LIZARAZO MARRIAGA, Juan Manuel and GOMEZ CORTES, José Gabriel. Desarrollo de un modelo de redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto. Ing. Investig. [online]. 2007, vol.27, n.1, pp.11-18. ISSN 0120-5609.
En esta investigación se busca obtener un método para predecir la resistencia a la compresión mediante el peso unitario y la velocidad de pulso ultrasónico usando 41 mezclas de concreto diferentes. El estudio ha sido por la necesidad de obtener un método rápido para predecir la resistencia a la compresión del concreto. De la misma manera, la investigación también busca predecir la resistividad eléctrica del concreto mediante el peso unitario, la velocidad de pulso ultrasónico y la resistencia a la compresión. El modelo para predecir se realizó utilizando una regresión simple y un modelo de redes neuronales. Los resultados mostraron que los modelos de redes neuronales para predecir la resistencia a la compresión y la resistividad eléctrica del concreto funcionan adecuadamente.
Keywords : redes neuronales; resistencia a la compresión del concreto; resistividad del concreto; velocidad de pulso en el concreto.