dor_id: 4137874

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la "Revista AIDIS de Ingeniería y Ciencias Ambientales: investigación, desarrollo y práctica", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex)

561.#.#.u: http://www.iingen.unam.mx/es-mx/Paginas/default.aspx

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo Técnico-Profesional

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://revistas.unam.mx/index.php/aidis/index

351.#.#.b: Revista AIDIS de Ingeniería y Ciencias Ambientales: investigación, desarrollo y práctica

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://revistas.unam.mx/index.php/aidis/article/view/81651/73895

100.1.#.a: Moraes, André Aparecido De; Santos, Danilo Pereira Dos

524.#.#.a: Moraes, André Aparecido De, et al. (2022). APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DA RESISTÊNCIA À COMPRESSÃO DE CONCRETOS PRODUZIDOS COM AGREGADOS RECICLADOS. Revista AIDIS de Ingeniería y Ciencias Ambientales. Investigación, desarrollo y práctica; Vol. 15, No. 3,2022; 1484-1501. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4137874

245.1.0.a: APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DA RESISTÊNCIA À COMPRESSÃO DE CONCRETOS PRODUZIDOS COM AGREGADOS RECICLADOS

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ingeniería, UNAM

264.#.0.c: 2022

264.#.1.c: 2022-12-06

653.#.#.a: Concretos reciclados; Resistência à compressão; Redes Neurais artificiais; Reciclagem; Resíduos sólidos; Solid waste; Recycling; Recycled concrete; Compressive strength; Artificial neural networks; Resíduos sólidos; Reciclagem; Concretos reciclados; Resistência à compressão; Redes neurais artificiais

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico revista_aidis@pumas.iingen.unam.mx

884.#.#.k: https://revistas.unam.mx/index.php/aidis/article/view/81651

001.#.#.#: 096.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/81651

041.#.7.h: por

520.3.#.a: Com o crescimento do setor da construção civil, foi observado um aumento considerável dos níveis de geração de resíduos da construção e demolição (RCD), que causam grandes impactos ambientais, ficando evidente a necessidade de soluções para modificação desse cenário. Assim, o emprego de agregados reciclados (AR) provenientes dos RCDs que apresentem aspectos técnicos para sua utilização, de forma a garantir resistência ao novo concreto produzido, vem se destacando por ser considerado um meio sustentável para conservação dos recursos naturais. Entretanto, por se tratar da incorporação de agregados com características distintas do natural, e grande variabilidade, faz-se necessário adequar os modelos para previsão de resistência do concreto curado. Neste sentido, a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNAs), que são modelos matemáticos capazes de reconhecer padrões através do treinamento numérico, se colocam como valiosa alternativa para um método de previsão da resistência à compressão de espécimes de concretos com agregados reciclados. Entretanto, em função da variabilidade dos materiais o desafio de se obter resultados satisfatórios com um banco de dados reduzido se impõe. Portanto, para alcançar tal objetivo, foi necessário o levantamento de uma base de dados plural com concretos reciclados de diferentes origens de modo a conduzir a rede neural ao grau de generalização desejado. Por fim, foi proposta uma arquitetura de RNA capaz de prever a resistência final do concreto com precisão aceitável. Os resultados obtidos foram promissores, de modo que a arquitetura proposta, treinada com o banco de dados selecionado, apresentou resultados com um desvio médio de aproximadamente 3 MPa quando comparada ao conjunto de amostras de validação.

773.1.#.t: Revista AIDIS de Ingeniería y Ciencias Ambientales. Investigación, desarrollo y práctica; Vol. 15, No. 3, 6 de diciembre de 2022; 1484-1501

773.1.#.o: https://revistas.unam.mx/index.php/aidis/index

022.#.#.a: ISSN: 0718-378X

310.#.#.a: Cuatrimestral

300.#.#.a: Páginas: 1484-1501

264.#.1.b: Instituto de Ingeniería, UNAM

doi: https://doi.org/10.22201/iingen.0718378xe.2022.15.3.81651

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE PREDICTION OF COMPRESSION STRENGTH OF CONCRETE PRODUCED WITH RECYCLED AGGREGATES; APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DA RESISTÊNCIA À COMPRESSÃO DE CONCRETOS PRODUZIDOS COM AGREGADOS RECICLADOS

last_modified: 2023-08-23 17:00:00

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