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Elaboración de un modelo evolutivo híbrido de algoritmos genéticos y redes neuronales artificiales para dosificaciones de mezclas de concreto reforzadas con fibras metálicas

RISMendeley
URI: http://hdl.handle.net/1992/6843
URL: https://revistas.uniandes.edu.co/doi/pdf/10.16924/riua.v0i43.874
Autor(es): González Salcedo, Luis Octavio; Guerrero Zúñiga, Aydee Patricia; Delvasto Arjona, Silvio; Ernesto Will, Adrián Luis
Fecha de publicación: 2015-07
Tipo de contenido: article
Palabras clave:
Hormigón armado
Redes neurales (Computadores)
Algoritmos genéticos
Resumen:
En un ambiente computacional, un modelo evolutivo es desarrollado para proponer dosificaciones de mezclas de concretos reforzados con fibras metálicas, para solicitudes de resistencia a la compresión. El modelo es híbrido al incluir un sistema de dosificación basado en algoritmos genéticos y un sistema de estimación de propiedades basado en redes neuronales artificiales. Los resultados obtenidos son comparados con un sistema de dosificaciones reportado experimentalmente. Estas comparaciones muestran una aproximación en el proceso de simulación. Además, por las características del modelo, se considera de aporte en la tecnología del concreto
 
An evolutionary model is developed in a computing environment to propose metal fiber reinforced concrete mixture dosages for compressive strength applications. The model is hybrid as it includes both a dosage system based on genetic algorithm and a properties prediction system based on artificial neural networks. The results obtained are compared with experimentally reported dosages set, and the comparisons show an approximation in the simulation process. Given the characteristics of the model, it is considered a contribution to concrete technology.
 
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