Revista: | Revista de ingeniería. Universidad de los Andes |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000389339 |
ISSN: | 0121-4993 |
Autores: | González Salcedo, Luis Octavio1 Guerrero Zíñiga, Aydee Patricia2 Delvasto Arjona, Silvio2 Will, Adrián Luis Ernesto3 |
Instituciones: | 1Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería y Administración, Palmira, Valle del Cauca. Colombia 2Universidad del Valle, Facultad de Ingeniería, Cali, Valle del Cauca. Colombia 3Universidad Nacional de Tucumán, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología, San Miguel de Tucumán, Tucumán. Argentina |
Año: | 2015 |
Periodo: | Jul-Dic |
Número: | 43 |
Paginación: | 46-54 |
País: | Colombia |
Idioma: | Español |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
Resumen en español | 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 ba- sado en redes neuronales artificiales. Los resultados ob- tenidos son comparados con un sistema de dosificacio- nes 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 |
Resumen en inglés | An evolutionary model is developed in a computing envi- ronment to propose metal fiber reinforced concrete mix- ture 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 simu- lation process. Given the characteristics of the model, it is considered a contribution to concrete technology |
Disciplinas: | Ingeniería |
Palabras clave: | Ingeniería civil, Ingeniería de materiales, Materiales de construcción, Mezclas de concreto, Fibras metálicas, Dosificación, Algoritmos genéticos, Redes neuronales artificiales |
Keyword: | Engineering, Civil engineering, Materials engineering, Construction materials, Concrete mixture, Dosage, Genetic algorithms, Artificial neural networks |
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