Técnica heurística para determinar la resistencia a flexión en vigas de concreto auto compactante reforzado con fibras de acero
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Date
2020
Authors
Evaluators
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
Este proyecto de investigación estimó la resistencia a momento flector de vigas fabricadas en concreto auto-compactante reforzado con fibras, ensayadas a flexión de cuatro puntos considerando como variables de entrada relaciones agua-cementante entre 0.40 - 0.60 y cantidad de fibras de acero terminadas en gancho, entre 0.00% - 1.00% del volumen total de concreto. Las fases del proyecto fueron: (i) ejecución de un plan experimental de ensayos de compresión simple, doble punzonamiento Barcelona y flexión cuatro puntos, para 17 dosificaciones, determinadas con base en un diseño de experimentos, (ii) cálculo de las curvas esfuerzo-deformación para todas las dosificaciones, utilizando modelos constitutivos propuestos en la literatura, calibrados con los resultados de los ensayos, (iii) relación de los modelos constitutivos con las variables de entrada implementando superficie de respuesta, (iv) calculó de la resistencia a momento flector para 121 diferentes dosificaciones dentro del dominio de estudio, utilizando un modelo numérico de elementos finitos alimentado con los modelos constitutivos obtenidos de las superficies de respuesta (v) programación y entrenamiento de una red neural artificial, usando los datos del modelo numérico, para predecir el momento flector resistente en función de las variables de entrada. Los resultados obtenidos muestran que la metodología propuesta al entrenar la red neural artificial con un método heurístico permite obtener resultados adecuados (R2=0.99) de la resistencia a momento flector de vigas de concreto auto-compactante reforzado con fibras de acero ensayados a flexión cuatro puntos, en función de la relación agua-cementante y la cantidad de fibras.
Description
Keywords
Concreto auto-compactante, Fibras de acero, Ensayo de doble punzonamiento Barcelona, Modelo numérico de elementos finitos, Métodos heurísticos, red neural artificial.