Análisis paramétrico de la carbonatación en estructuras de hormigón por Redes Neuronales Artificiales
RESUMEN El presente estudio tiene como objetivo analizar paramétricamente los principales factores que influyen en el avance de la carbonatación de las estructuras de hormigón. Por lo tanto, se desarrolló un modelo numérico utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNAs o NeuroRed), del tipo Multi-L...
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Veröffentlicht in: | Revista ALCONPAT 2017-12, Vol.7 (3), p.302-316 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | por |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | RESUMEN El presente estudio tiene como objetivo analizar paramétricamente los principales factores que influyen en el avance de la carbonatación de las estructuras de hormigón. Por lo tanto, se desarrolló un modelo numérico utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNAs o NeuroRed), del tipo Multi-Layer Perceptron, desarrollada en lenguaje orientado a objetos C++, la cual fue probada por datos de degradación reales disponibles en la literatura. Los resultados obtenidos en el análisis paramétrico refuerzan conceptos ya conocidos en la literatura, demostrando la eficiencia de las RNAs en el estudio de la carbonatación del concreto, además aportando conocimientos en el área de patología de las construcciones. |
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ISSN: | 2007-6835 2007-6835 |
DOI: | 10.21041/ra.v7i3.245 |