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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file_creator: Blanca Patricia Gamboa Rocha
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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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