Elaboración de un modelo evolutivo híbrido de algoritmos genéticos y redes neuronales artificiales para dosificaciones de mezclas de concreto reforzadas con fibras metálicas
No. 43 (2015-07-01)Autor/a(es/as)
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Luis Octavio González Salcedo(1) Doctor en Ingeniería de Materiales. Profesor Asociado, Facultad de Ingeniería y Administración, Universidad Nacional de Colombia Sede Palmira. Palmira, Colombia. Grupo de Investigación en Materiales y Medio Ambiente. logonzalezsa@unal.edu.co.
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Aydee Patricia Guerrero Zúñiga(2) Doctor of Philosophy in Civil Engineering. Profesora Titular, Facultad de Ingeniería, Universidad del Valle. Cali, Colombia. Grupo de Investigación en Ingeniería Sísmica, Eólica, Geotecnica y Estructural. patricia.guerrero@correounivalle.edu.co
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Silvio Delvasto Arjona(3) Doctor en Nuevos Materiales y sus Tecnologías de Fabricación, Profesor Titular, Facultad de Ingeniería, Universidad del Valle, Cali, Colombia. Grupo de Materiales Compuestos. silvio.delvasto@correounivalle.edu.co
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Adrián Luis Ernesto Will(4) Doctor en Matemáticas. Profesor Adjunto, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología – Universidad Nacional de Tucumán, Facultad Regional de Tucumán – Universidad Tecnológica Nacional. Tucumán, Argentina. Grupo de Investigación de Tecnologías Avanzadas de Tucumán. adrian.will.01@gmail.com
Resumen
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 basado en redes neuronales artificiales. Los resultados obtenidos son comparados con un sistema de dosificaciones 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.
Palabras clave:
Algoritmos genéticos, dosificaciones de mezclas de concreto, modelo evolutivo, redes neuronales artificiales