| Journal: | Revista ALCONPAT |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000422332 |
| ISSN: | 2007-6835 |
| Authors: | Félix, E.F1 Carrazedo, R1 Possan, E2 |
| Institutions: | 1Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo. Brasil 2Universidade Federal da Integracao Latino-Americana, Foz do Iguacu, Parana. Brasil |
| Year: | 2017 |
| Season: | Sep-Dic |
| Volumen: | 7 |
| Number: | 3 |
| Country: | México |
| Language: | Español, portugués, inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, analítico |
| Spanish abstract | 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 |
| English abstract | The aim of this paper is parametrically analyze the main factors that influence on the progress of concrete carbonation front. Therefore, a numerical model was developed using Artificial Neural Networks (ANNs), considering the Multi-Layer Perceptron class, designed in a C++ object-oriented program. The software was fed by experimental degradation data available in the current literature. The results obtained in the parametric analysis, besides adding knowledge to the building pathology area, reinforce concepts already known in the literature, demonstrating the efficiency of ANNs in the investigation of concrete carbonation |
| Portuguese abstract | O presente trabalho tem como objetivo analisar parametricamente a influência dos principais fatores que afetam o avanço da carbonatação em estruturas de concreto. Para tal, desenvolveu-se um modelo numérico empregando Redes Neurais Artificiais (RNAs) do tipo Multi-Layer Perceptron, sendo concebido em linguagem orientada a objetos C++, o qual foi testado com dados reais de degradação disponíveis na literatura. Os resultados obtidos na análise paramétrica reforçam conceitos já conhecidos na literatura, demonstrando a eficiência de RNAs no estudo da carbonatação do concreto, além de agregar conhecimento à área de patologia das construções |
| Disciplines: | Ingeniería |
| Keyword: | Ingeniería civil, Materiales de construcción, Hormigón, Carbonatación, Corrosión, Redes neuronales artificiales, Modelos matemáticos |
| Keyword: | Civil engineering, Construction materials, Concrete, Carbonation, Corrosion, Artificial neural networks, Mathematical models |
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