Use of artificial neural networks to predict concrete compression strength

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dc.creatorTavares, Dennis Santos
dc.creatorRibeiro, David Augusto
dc.creatorYanagi Junior, Tadayuki
dc.creatorLacerda, Wilian Soares
dc.creatorTiradentes, Eduardo Tadeu
dc.creatorTeixeira, Robson Guilherme
dc.creatorGarcia, Hudson Venâncio Silva
dc.date.accessioned2021-05-25T16:32:12Z
dc.date.available2021-05-25T16:32:12Z
dc.date.issued2020-07
dc.description.abstractConcrete is one of the most widely used building materials, being composed of different components with different properties, which makes the task of dosing and strength determination complex. Artificial Neural Networks is a tool that has the ability to generalize and learn from previous experiences that are provided by a previously built database. This work aims the implementation of RNA in determining the compressive strength of concrete of various ages. The input data is the material quantities and the output is the compressive strength. The results obtained are satisfactory and promising from the point of view of civil engineering.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by André Calsavara (andre.calsavara@biblioteca.ufla.br) on 2021-05-25T16:32:05Z No. of bitstreams: 0en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by André Calsavara (andre.calsavara@biblioteca.ufla.br) on 2021-05-25T16:32:12Z (GMT) No. of bitstreams: 0en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-05-25T16:32:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2020-07en
dc.description.resumoO concreto é um dos materiais de construção civil mais utilizados, sendo composto de diferentes componentes com diversas propriedades, o que torna a tarefa de dosagem e determinação da resistência complexas. As Redes Neurais Artificiais (RNA) são ferramentas que possuem a capacidade de generalização e aprendizado a partir de experiências anteriores que são fornecidas por um banco de dados previamente construído. Este trabalho tem como objetivo a implementação de RNA na determinação da resistência a compressão do concreto de várias idades. Os dados de entrada são as quantidades dos materiais e a saída é a resistência à compressão. Os resultados obtidos se mostraram satisfatórios e promissores do ponto de vista da engenharia civil.pt_BR
dc.identifier.citationTAVARES, D. S. et al. Use of artificial neural networks to predict concrete compression strength. Brazilian Journal of Development, Curitiba, v. 6, n. 7, p. 42815-42826, jul. 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/46363
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34117/bjdv6n7-050pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherBrazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltdapt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceBrazilian Journal of Developmentpt_BR
dc.subjectConcrete - Compressive strengthpt_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.subjectConcreto - Resistência à compressãopt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.titleUse of artificial neural networks to predict concrete compression strengthpt_BR
dc.title.alternativeUso de redes neurais artificiais na predição da resistência à compressão do concretopt_BR
dc.typeArtigopt_BR

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