Resumen

Aunque la durabilidad de las estructuras de hormigón está muy influenciada por muchos factores, los estudios anteriores suelen tener en cuenta un único factor de deterioro de la durabilidad. Además, estos estudios realizaban en su mayoría sus experimentos dentro del laboratorio, y es muy difícil encontrar algún caso en el que los datos se obtuvieran de la inspección de campo. En consecuencia, este estudio propuso un algoritmo de Sistema de Inferencia Neurofuzzy Adaptativo (ANFIS) que puede estimar la profundidad de carbonatación de un miembro de hormigón armado, en el que se ha reflejado el deterioro combinado basado en los datos obtenidos de las inspecciones de campo de 9 edificios. El algoritmo ANFIS propuesto estimó con precisión las profundidades de carbonatación, y se considera que, con más datos de inspección, se lograría una mayor precisión. Por lo tanto, se espera que se utilice de forma muy eficaz para la estimación de la durabilidad de un edificio cuya inspección se realiza periódicamente.

• Materias:Energía nuclear Dinámica molecular Metales Electrodos Acero Acero inoxidable
• Subjects:Nuclear energy Molecular dynamics Metals Electrodes Steel Stainless steel
• Palabras claves:inspección de campo, profundidad de carbonatación, inferencia neurofuzzy adaptativa, sistema de inferencia neurofuzzy, factores de deterioro de la durabilidad, algoritmo anfis propuesto, miembro de hormigón armado, estimación de la durabilidad, estudio previo, muchos factores
• Keywords:field inspection, carbonation depth, adaptive neurofuzzy inference, neurofuzzy inference system, durability deterioration factors, proposed anfis algorithm, reinforced concrete member, durability estimation, previous study, many factors