Redes neurais artificiais aplicadas na modelagem da difusão de CO2 no concreto
Neste trabalho é apresentando o desenvolvimento de um modelo baseado em redes neurais artificiais (RNA) para a estimativa da profundidade de difusão de CO2 no concreto. O modelo foi desenvolvido em duas etapas, sendo a primeira referente à determinação de um banco de dados atualizado considerando concretos com distintas classes de resistência à compressão. A segunda etapa, refere-se ao emprego da técnica de modelagem com o aprendizado de máquinas, Rede Neural Artificial (RNA). Para avaliar a aplicabilidade do modelo concebido, a formulação é testada e validada considerando resultados disponíveis na literatura. Os resultados obtidos, demonstram a aplicabilidade das redes no desenvolvimento de modelos preditivos da carbonatação do concreto e, mostram que a depender do número de neurônios empregados no treinamento das redes, coeficientes de determinação acima de 90% são obtidos, valor superior aos coeficientes determinados utilizando técnicas de regressão. Os resultados apontam que o modelo desenvolvido apresenta uma ferramenta alternativa para o estudo e análise da vida útil de estruturas de concreto armado, diante da avaliação da carbonatação do concreto.
Redes neurais artificiais aplicadas na modelagem da difusão de CO2 no concreto
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DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.02321140718
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Palavras-chave: Estruturas de concreto armado, difusão de CO2, modelagem numérica, Inteligência Artificial
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Keywords: Reinforced concrete structures, CO2 diffusion, numerical modeling, Artificial Intelligence
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Abstract:
This work aims to propose a model based on artificial neural networks (ANN) to estimate the depth of CO2 diffusion in concrete. The model was developed in two stages, the first referring to the determination of an updated database considering concrete with different classes of compression strength. The second stage refers to the use of the modeling technique with machine learning, the Artificial Neural Network (ANN). To assess the applicability of the designed model, the formulation is tested and validated considering results available in the literature. The results obtained demonstrate the applicability of the networks in the development of predictive models of concrete carbonation and, show that depending on the number of neurons used in the training of the networks, determination coefficients above 90% can be obtained, a value higher than the coefficients determined by regression techniques. The results show that the developed model presents an alternative tool for the study and analysis of the useful life of reinforced concrete structures, in view of the concrete carbonation assessment.
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Número de páginas: 17
- Renan do vale Leonel de Assis
- Emerson Felipe Felix
