Desarrollo de un modelo para estimar el módulo de elasticidad del hormigón utilizando lógica difusa

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.37135/ns.01.14.08

Palabras clave:

Hormigón, Lógica difusa, Modelo de estimación, Módulo de elasticidad, Sistema de inferencia lógica

Resumen

El hormigón es el material principal utilizado en la construcción en Ecuador. Para su diseño, se consideran dos características: la resistencia a la compresión y el módulo de elasticidad. El módulo de elasticidad se calcula convencionalmente en relación con la resistencia a la compresión, mediante ecuaciones establecidas en códigos de diseño. Sin embargo, investigaciones han demostrado que estas ecuaciones no reflejan con precisión la realidad en Ecuador, ya que el módulo de elasticidad no solo depende de la resistencia a la compresión, sino también de otras variables como el origen del agregado, el tipo de cemento, el proceso de producción, entre otros. En este estudio, se desarrolla un modelo que utiliza la teoría de lógica difusa para estimar el módulo de elasticidad. Se emplea un sistema de inferencia lógica ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems), utilizando datos previos de ensayos de laboratorio como conocimiento previo para crear funciones de membresía (FMs) y reglas difusas del tipo condicional (If-Then) para estimar nuevos datos del módulo de elasticidad. Además de la resistencia a la compresión, se consideran otras variables importantes en la determinación del módulo de elasticidad. Los resultados son favorables, con un coeficiente de correlación R2=0.988 y una desviación estándar S=0.097, lo que indica que el sistema de inferencia lógica (SIL) es capaz de desarrollar un modelo único que permite considerar todas las variables que influyen en la determinación del módulo de elasticidad y proporcionar valores confiables.

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Publicado

2024-07-03

Número

Sección

Artículos de Investigación y Artículos de Revisión

Cómo citar

Desarrollo de un modelo para estimar el módulo de elasticidad del hormigón utilizando lógica difusa. (2024). Novasinergia, ISSN 2631-2654, 7(2), 138-150. https://doi.org/10.37135/ns.01.14.08