Artificial Neural Networks in modelling the time evolution of high performance concrete resistance
Francisco García Fernández1, Ana Torre Carrillo2, Pedro Espinoza Haro3, Luis Acuña Pinaud3, Isabel Moromi Nakata2
1 Dpto. Ingeniería Forestal. Universidad Politécnica de Madrid. Ciudad Universitaria S/N, 28040 Madrid, España
2 Facultad de Ingeniería Civil, Universidad Nacional de Ingeniería. Av. Túpac Amaru, 210. Lima 25, Perú
3 Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Universidad Nacional de Ingeniería. Av. Túpac Amaru, 210. Lima 25, Perú
DOI: https://doi.org/10.33017/RevECIPeru2014.0001/
Resumen
El concreto de altas prestaciones es un material relativamente reciente ya que su utilización data de finales de los 60s. Sin embargo, innumerables ventajas hacen que cada vez sea utilizado más en la construcción. Su fabricación parte del concreto estándar al que se le añaden una serie de aditivos como microsílice o cementantes que le confieren unas mejores prestaciones respecto al concreto estándar como un aumento de la resistencia cercano al 100%.
Las propiedades de este concreto recién están siendo estudiadas en detalle y actualmente no hay muchos estudios acerca de la influencia de los aditivos en la resistencia, optimización de las formulaciones o su evolución de la resistencia a compresión con el tiempo de curado. De todas las propiedades mecánicas del concreto, la resistencia a compresión a los 28 dias es la más utilizada para su control de calidad.
En este estudio se va a analizar la evolución de dicha propiedad en función del tiempo y de la cantidad de cemento por metro cúbico mediante el uso de una red neuronal artificial.
Las redes neuronales artificiales son unas estructuras matemáticas con una gran capacidad de modelización numérica, especialmente cuando las relaciones entre las variables implicadas en el proceso son complejas o no obedecen a ecuaciones matemáticas sencillas. Se pueden considerar como conjunto complejo de funciones no lineales (funciones de transferencia o neuronas) interconectadas entre si, capaces de autoajustarse a partir de unas variables de entrada y salida conocidas. Podríamos decir que son modelos de regresión múltiple en los que no se conoce el algoritmo o la expresión que permita alcanzar la solución, o éstos sean tan sumamente complicados que imposibilitan su utilización. Se inspiran en las redes neuronales biológicas. Son capaces de aprender a partir de una serie de ejemplos, sin necesidad de conocer a priori las relaciones que pudieran existir entre las variables implicadas en el proceso, ajustando los pesos de las relaciones entre ellas, para posteriormente predecir un resultado coherente cuando se introducen nuevos desconocidos en la red.
Estas estructuras han sido ampliamente utilizadas para la obtención de las propiedades mecánicas de distintos materiales como el cemento en los que se busca predecir la resistencia a la compresión después del proceso de curado a partir de datos iniciales; algunos metales o el basalto. Para el tablero de partículas también se han utilizado para modelizar su cohesión interna a partir de parámetros de fabricación o sus propiedades mecánicas de resistencia a la flexión, módulo de elasticidad y resistencia interna a partir de ensayos físicos a fin de predecir posibles fallos en la producción sin tener que esperar a realizar dichos ensayos mecánicos.
La red obtenida en este estudio presenta un coeficiente de correlación de 0.90 lo que la hace especialmente apta para la modelización que se pretende llevar a cabo. La modelización se ha realizado con periodos de curado entre 7 y 56 días. Estudios posteriores con periodos de curado superiores permitirán ratificar los resultados iniciales de este estudio.
Descriptores: Concreto de altas prestaciones, resistencia a compresión, redes neuronales artificiales
Abstract
The high performance concrete is a relatively recent material and its use dates of final of the 60’s. However, countless advantages make it to be used more and more in the construction. Its manufacturing comes from the standard concrete to which a series of additives as microsílica or cementitious are added. These additives confer the concrete some better benefits regarding the standard concrete as an increase of the near resistance up to 100%.
The mechanical properties of this concrete newly are being studied in detail and at the moment there are not many studies about the influence of the additives in the resistance, formulation optimizations or the evolution of the resistance to compression with the time of curing. Over all the mechanical properties of the concrete, the resistance to compression after 28 days of curing is the most used one in control of quality.
In this study the influence of curing time and cement quantity in the compression resistance are studied by means an artificial neural network.
Artificial neural networks can be regarded as a complex group of interconnected non-linear functions (transfer functions or neurons) capable of self-adjusting using known input and output data. It could be said that these networks are multiple regression models in which the algorithm allowing a solution to be reached is unknown, or where the enormous complexity of the algorithm makes it impossible to use. These networks are based on biological neural networks. They are capable of learning by using a series of examples, without the need to know beforehand the relations which may exist between the variables involved in the process, by adjusting the weight of the relations between the variables in order to then predict a coherent result when new data unknown to the network is entered.
These structures have been widely used to obtain the mechanical properties of different materials as cement where have been used to predict the compression resistance after the curing process by means of the initial data; some metals or the basalt. They have been used too in wood-based panels to predict their internal bond strength by means of parameters of production or their mechanical properties of modulus of rupture, modulus of elasticity or internal bond strength by means of physical tests in order to predict possible shortcomings in the production without having to wait to carry out those mechanical tests.
The net obtained in this study presents a coefficient of correlation of 0.90 that makes it especially capable for the present modelling. The modeling of resistance has been carried out with curing periods between 7 and 56 days. Later studies with superior curing periods will allow to ratify the initial results of this study.
Keywords: High performance concrete, compression resistance, artificial neural networks