Resumen

Esta investigación tiene como objetivo optimizar la proporción de mezcla del hormigón de áridos reciclados (RAC) utilizando redes neuronales (NNs) basadas en algoritmos genéticos (GAs) para aumentar el uso del árido reciclado (RA). Se utilizaron NN y GA para predecir la resistencia a la compresión del hormigón a 28 días. Y se utilizó el análisis de sensibilidad de la NN basada en GA para encontrar la proporción de mezcla del RAC. Se determinaron los criterios de mezcla de los RAC y se identificó la proporción de sustitución de los RA. Esta investigación revela que el método propuesto, que es NN basado en GA, es adecuado para optimizar la proporción de mezcla apropiada de RAC. Además, este método ayudaría a los ingenieros de la construcción a utilizar los áridos reciclados y a reducir los residuos de hormigón en el proceso de construcción.

• Materias:Corrosión del acero Aceites y grasas Polimeros Acero Acero inoxidable Descarga eléctrica microfluidos
• Subjects:Corrosion of steel Oils and fats Polymers Steel Stainless steel Electric shock microfluids
• Palabras claves:hormigón de áridos reciclados, proporción de ra, nn, proporción de rac, ingeniero de la construcción, rac, áridos reciclados, algoritmo genético, análisis de sensibilidad
• Keywords:recycled aggregate concrete, ratio of ra, nn, proportion of rac, ratio of rac, construction engineer, rac, recycled aggregate, genetic algorithm, sensitivity analysis