Resumen

La red neuronal artificial y la máquina de vectores de soporte se utilizaron para estimar la resistencia a la compresión y la resistencia a la flexión del concreto ligero reforzado con fibra de carbono con humo de sílice expuesto a alta temperatura. El cemento fue reemplazado por tres porcentajes de humo de sílice (0%, 10% y 20%). Las fibras de carbono se utilizaron en cuatro proporciones diferentes (0, 2, 4 y 8 kg/m). Las muestras de cada mezcla de concreto se calentaron a 20°C, 400°C, 600°C y 800°C. Después de este proceso, las muestras se sometieron a pruebas de resistencia. La cantidad de cemento, la cantidad de humo de sílice, la cantidad de fibra de carbono, la cantidad de áridos y la temperatura se seleccionaron como variables de entrada para los modelos de predicción. Las resistencias a la compresión y a la flexión del concreto ligero se determinaron como variables de salida. Los resultados del modelo se compararon

• Materias:Etringita Microestructura Ingeniería portuaria Método estocástico Conductividad hidráulica
• Subjects:Ettringite Microstructure Port engineering Stochastic method Hydraulic conductivity
• Palabras claves:Red neuronal artificial; Máquina de vectores de soporte; Resistencia a la compresión; Resistencia a la flexión; Fibra de carbono; Humo de sílice
• Keywords:Artificial neural network; Support vector machine; Compressive strength; Flexural strength; Carbon fiber; Silica fume