Resumen

La degradación de las estructuras de ingeniería en el entorno marino, especialmente en la zona de mareas y de salpicaduras, es grave. En este estudio se investiga la resistencia a la compresión del hormigón expuesto al ciclo húmedo-seco. Se seleccionan varios factores significativos que influyen en la resistencia a la compresión del hormigón en el entorno húmedo-seco. A continuación, se establece la base de datos de los factores que influyen en la resistencia a la compresión a partir de una amplia bibliografía tras un análisis estadístico de esos datos. Se aplican redes neuronales artificiales de retropropagación (BP-ANNs) para establecer un modelo multifactorial para predecir la resistencia a la compresión del hormigón en el entorno de exposición húmedo-seco. Además, se realizan experimentos para verificar la generalización del modelo BP-ANN. Este modelo resulta dar una alta precisión y un análisis estadístico para confirmar algunas reglas en la mezcla y exposición del hormigón marino. En general, este modelo es práctico para predecir el rendimiento mecánico del hormigón.

• Materias:Polímeros Campos electromagnéticos Hornos de cemento Poliuretanos Nanopartículas Cemento
• Subjects:Polymers Electromagnetic fields Cement kilns Polyurethanes Nanoparticles Cement
• Palabras claves:resistencia del hormigón, resistencia a la compresión, análisis estadístico, mezcla de hormigón marino, entorno de exposición en seco, rendimiento mecánico del hormigón, degradación de estructuras de ingeniería, red neuronal artificial, factores que influyen en la resistencia, zona de mareas
• Keywords:strength of concrete, compressive strength, statistical analysis, marine concrete mix, dry exposure environment, concrete mechanical performance, engineering structure degradation, artificial neural network, strength influencing factors, tidal zone