Abstract. High-strength concrete is undoubtedly one of the most innovative materials in construction. Its manufacture is simple and is carried out starting from essential components (water, cement, fine and aggregates) and a number of additives. Their proportions have a high influence on the final strength of the product. This relations do not seem to follow a mathematical formula and yet their knowledge is crucial to optimize the quantities of raw materials used in the manufacture of concrete. Of all mechanical properties, concrete compressive strength at 28 days is most often used for quality control. Therefore, it would be important to have a tool to numerically model such relationships, even before processing. In this aspect, artificial neural networks have proven to be a powerful modeling tool especially when obtaining a result with higher reliability than knowledge of the relationships between the variables involved in the process. This research has designed an artificial neural network to model the compressive strength of concrete based on their manufacturing parameters, obtaining correlations of the order of 0.94.
ResumenSe proponen dos modelos de redes neuronales artificiales para la predicción del resultado del ensayo a compresión de un concreto de construcción tras el periodo de curado a partir de datos de fabricación fácilmente medibles. La resistencia a compresión del concreto es uno de los parámetros más importantes en su control de calidad. Sin embargo, estos ensayos se realizan tras un periodo de curado que hace que los resultados disten de ser inmediatos a la fabricación del producto. Por lo tanto, se propone un modelo matemático fiable para obtener los resultados del ensayo en forma inmediata. Los modelos propuestos presentan coeficientes de correlación mayores a 0.9 y permiten reducir considerablemente el tiempo en obtener los resultados de la resistencia a compresión. Palabras clave: resistencia a compresión, periodo de curado, redes neuronales artificiales, concreto, control de calidad. Use of Artificial Neural Networks for Modeling of the Test of Compressive strength of Construction Concrete According to the Standard ASTM C39/C 39 M AbstractTwo artificial neural network models for predicting the results of compressive strength test of a construction concrete after the curing period are proposed. The compressive strength of concrete is one of the most important variables in its quality control. However, these tests are carried out after a period of curing so results of the test are not immediately available. Therefore a reliable mathematical model that would obtain the test results immediately after the curing time These models present correlation coefficients higher than 0.9 and allow reducing the time to obtain the results of compressive strength tests.
En este estudio se realizó el trabajo de inducción de la carbonatogénesis microbiana con la finalidad de obtener una mejora en la consolidación de los materiales utilizados en construcción como morteros y adoquines, para conferirles una mayor resistencia y conservación. Como resultado de los ensayos realizados se pudo comprobar que la inclusión, de un cultivo de biomasa bacteriana conformada por bacterias del género Bacillus sp., en la formulación del mortero y adoquines, ayudó a aumentar la resistencia a la compresión con valores de Fc 266.3 kg/cm2 mayor en comparación con el control de Fc 261.0 kg/cm2. Asimismo, el estado de agregación de las partículas mejoró notablemente, observamos que en los ensayos de fragmentación las estructuras mostraban una retícula geométricamente más homogénea, comparada con los adoquines del ensayo control. En cuanto a los aspectos de textura y rugosidad, se comprobó que los adoquines curados con cultivos bacterianos mejoraron notablemente estas características, además de evidenciar una coloración más blanquecina, con poros con partículas de color claro y homogéneo, de mejor apariencia que el control.Sin embargo, en los ensayos realizados cambiando la formulación de la preparación de morteros y adoquines con la inclusión de cascarilla de arroz, los resultados de curado con bacterias no mostraron ninguna mejora en el proceso de consolidación por medio de la carbonatogénesis.
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