Resumen

Este estudio tiene como objetivo predecir la resistencia al corte de vigas profundas de concreto reforzado (RC) basándose en redes neuronales artificiales (ANN) utilizando cuatro algoritmos de entrenamiento, a saber, Levenberg-Marquardt (ANN-LM), método quasi-Newton (ANN-QN), gradiente conjugado (ANN-CG) y descenso de gradiente (ANN-GD). Se recopila una base de datos que contiene 106 resultados de pruebas de resistencia al corte de vigas profundas de RC y se utiliza para investigar el rendimiento de los cuatro algoritmos propuestos. La fase de entrenamiento de la ANN utiliza el 70% de los datos, tomados al azar del conjunto de datos recopilado, mientras que el 30% restante se utiliza para el proceso de evaluación de los algoritmos. La estructura de la ANN consta de una capa de entrada con 9 neuronas correspondientes a 9 parámetros de entrada, una capa oculta de 10 neuronas y una capa de salida con 1 neurona que representa la resistencia al corte de

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Estudio; Resistencia al corte; Concreto reforzado; Vigas de gran altura; Red neuronal artificial; RNA
• Keywords:Study; Shear strength; Reinforced concrete; Deep beams; Artificial neural network; ANN