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
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Veras |
Texto Completo: | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/18526 |
Resumo: | 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. |
id |
VERACRUZ-0_0b5f5c821ea5cedcee516cd60a1701ac |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/18526 |
network_acronym_str |
VERACRUZ-0 |
network_name_str |
Revista Veras |
repository_id_str |
|
spelling |
Utilização de redes neurais para estimativa da resistência à compressão do concreto simples / Use of neural networks to estimate the compressive strength of simple concreteConcretoRedes NeuraisMLPRBF.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. Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda.2020-10-20info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/1852610.34117/bjdv6n10-424Brazilian Journal of Development; Vol. 6 No. 10 (2020); 79910-79922Brazilian Journal of Development; Vol. 6 Núm. 10 (2020); 79910-79922Brazilian Journal of Development; v. 6 n. 10 (2020); 79910-799222525-8761reponame:Revista Verasinstname:Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)instacron:VERACRUZporhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/18526/14918Copyright (c) 2020 Brazilian Journal of Developmentinfo:eu-repo/semantics/openAccessNina Rocha, Stéphanie OliveiraMaia, Nilton AlvesCarvalho Júnior, Álvaro Barbosa deAlves Dias, Mikaella PricilaVeloso, Renê Rodrigues2021-02-04T12:50:21Zoai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/18526Revistahttp://site.veracruz.edu.br:8087/instituto/revistaveras/index.php/revistaveras/PRIhttp://site.veracruz.edu.br:8087/instituto/revistaveras/index.php/revistaveras/oai||revistaveras@veracruz.edu.br2236-57292236-5729opendoar:2024-10-15T16:10:35.604636Revista Veras - Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
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 |
title |
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 |
spellingShingle |
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 Nina Rocha, Stéphanie Oliveira Concreto Redes Neurais MLP RBF. |
title_short |
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 |
title_full |
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 |
title_fullStr |
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 |
title_full_unstemmed |
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 |
title_sort |
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 |
author |
Nina Rocha, Stéphanie Oliveira |
author_facet |
Nina Rocha, Stéphanie Oliveira Maia, Nilton Alves Carvalho Júnior, Álvaro Barbosa de Alves Dias, Mikaella Pricila Veloso, Renê Rodrigues |
author_role |
author |
author2 |
Maia, Nilton Alves Carvalho Júnior, Álvaro Barbosa de Alves Dias, Mikaella Pricila Veloso, Renê Rodrigues |
author2_role |
author author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Nina Rocha, Stéphanie Oliveira Maia, Nilton Alves Carvalho Júnior, Álvaro Barbosa de Alves Dias, Mikaella Pricila Veloso, Renê Rodrigues |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Concreto Redes Neurais MLP RBF. |
topic |
Concreto Redes Neurais MLP RBF. |
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. |
publishDate |
2020 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2020-10-20 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/18526 10.34117/bjdv6n10-424 |
url |
https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/18526 |
identifier_str_mv |
10.34117/bjdv6n10-424 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/18526/14918 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Copyright (c) 2020 Brazilian Journal of Development info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2020 Brazilian Journal of Development |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda. |
publisher.none.fl_str_mv |
Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda. |
dc.source.none.fl_str_mv |
Brazilian Journal of Development; Vol. 6 No. 10 (2020); 79910-79922 Brazilian Journal of Development; Vol. 6 Núm. 10 (2020); 79910-79922 Brazilian Journal of Development; v. 6 n. 10 (2020); 79910-79922 2525-8761 reponame:Revista Veras instname:Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz) instacron:VERACRUZ |
instname_str |
Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz) |
instacron_str |
VERACRUZ |
institution |
VERACRUZ |
reponame_str |
Revista Veras |
collection |
Revista Veras |
repository.name.fl_str_mv |
Revista Veras - Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz) |
repository.mail.fl_str_mv |
||revistaveras@veracruz.edu.br |
_version_ |
1813645485501579264 |