Modelagem de carbonatação do concreto utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Felix, Emerson Felipe
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: Possan, Edna
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNILA
Texto Completo: https://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/1106
Resumo: Anais do III Encontro de Iniciação Científica da Unila - Sessão de Engenharia Civil - 06/11/14 – 13h30 às 15h50 - Unila-PTI - Bloco 09 – Espaço 02 – Sala 02
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spelling Modelagem de carbonatação do concreto utilizando redes neurais artificiaisDurabilidadeModelagemRedes Neurais Artificiais - RNAsBackpropagationCarbonatação do concretoAnais do III Encontro de Iniciação Científica da Unila - Sessão de Engenharia Civil - 06/11/14 – 13h30 às 15h50 - Unila-PTI - Bloco 09 – Espaço 02 – Sala 02Para a determinação da profundidade de carbonatação do concreto, faz-se o uso de modelos matemáticos que objetivam descrever o processo de degradação no tempo. Na literatura existem diversos modelos desenvolvidos para esse fim, no entanto a maioria não é generalizável tão pouco considera as diversas variáveis de influência na carbonatação. Neste cenário surgiu-se a ideia de estudar e determinar um modelo capaz de apresentar a profundidade de carbonatação do concreto de forma segura e eficiente. Para tal empregou-se as Redes Neurais Artificiais (RNA’s), que são ferramentas computacionais robustas e de alta complexidade que conseguem aprender padrões e fazer mapeamentos de certos comportamentos, como neste caso, descrever a frente de carbonatação de estruturas de concreto ao longo do tempo. O processo da modelagem frente às RNA’s foi realizado utilizando o algoritmo de treinamento backpropagation que tem por principal função treinar a rede determinando os melhores pesos sinápticos para que ao final seja informada uma resposta com erro mínimo. A partir do banco de dados de Possan (2010), que foi divido em três partes (treinamento, validação e verificação) foram criadas mil de duzentas RNA’s. A melhor rede simulada foi a que apresentou uma correlação entre as profundidades reais e calculadas de 0,97 na fase de treinamento e 0,990 na fase de validação do modelo. O erro máximo do modelo na fase de verificação (com dados reais de carbonatação natural) foi de ± 4,5 mm. Os resultados obtidos apontam que modelos de carbonatação utilizando RNA's constituem uma importante alternativa para a estimativa da frente de carbonatação em estruturas de concreto, auxiliando no desenvolvimento de ferramentas e modelos de previsão para a determinação da durabilidade e vida útil destas estruturas.Bolsista FPTI; Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA)2017-02-21T17:13:10Z2017-02-21T17:13:10Z2014-11-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectapplication/pdfhttps://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/1106porFelix, Emerson FelipePossan, Ednainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNILAinstname:Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA)instacron:UNILA2024-05-11T13:39:13Zoai:dspace.unila.edu.br:123456789/1106Repositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unila.edu.br/oai/requestopendoar:36362024-05-11T13:39:13Repositório Institucional da UNILA - Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA)false
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