Development of a model to estimate the modulus of elasticity of concrete using fuzzy logic
DOI:
https://doi.org/10.37135/ns.01.14.08Keywords:
Concrete, Fuzzy logic, Estimation model, Modulus of elasticity, Logical inference systemAbstract
Concrete is the most frequently used construction material in Ecuador. Two characteristics considered for its design are compressive strength and modulus of elasticity. The latter is conventionally calculated in relation to the former using equations established in design codes. However, research has shown that these equations do not accurately reflect the reality in Ecuador, as the modulus of elasticity depends not only on compressive strength but also on other variables such as aggregate origin, type of cement, production process, among others. In this study, a model using fuzzy logic is developed to estimate the modulus of elasticity by applying an ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems) logical inference system. Previous laboratory test data are used as prior knowledge to create membership functions (MFs) and fuzzy conditional rules (If-Then) to estimate new modulus of elasticity. In addition to compressive strength, other important variables are considered in the determination of the modulus of elasticity. The results are favorable, with a correlation coefficient R2=0.988 and a standard deviation S=0.097, indicating that the logical inference system (LIS) is capable of developing a unique model that allows considering all variables that influence the determination of the modulus of elasticity and providing reliable results.
Downloads
References
Alejandro, H. (2014). Módulo de elasticidad de hormigones de peso normal empleados en el Ecuador f´c: 21, 24, 28,35 MPa [Tesis de grado, Escuela Politécnica Nacional]. http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/8627
American Concrete Institute (2019). Requisitos de Reglamento para Concreto Estructural (ACI 318S-14). https://www.academia.edu/28732343/ACI_318S_14_Requisitos_de_Reglamento_para_Concreto_Estructural_ACI_318S_14
Asmal, D. Ocaña, J. Pedromo, A. y Perez, J. (2012). Estudio del módulo de elasticidad estático del hormigón en base a la resistencia a la compresión (f´c= 21, 28 Mpa) fabricado con material de la mina de Pintag. [Tesis de grado, Universidad Central del Ecuador]. http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/246
Chiu, S. L. (1994). Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems 2(3), 267-278. https://doi.org/10.3233/IFS-1994-2306
García, E. (2013). Módulo estático de elasticidad del hormigón en base a su resistencia a la compresión (f’c = 24MPa), fabricado con materiales de la mina Villacres, ubicada en el sector de la Península Cantón Ambato en la Provincia de Tungurahua y cemento holcim. [Tesis de grado, Universidad Central del Ecuador]. http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/2219
Herrería, S. y Villegas, F. (2008). Módulos de elasticidad y curvas de esfuerzo deformación, en base a la compresión del hormigón a 21, 28, 35 MPa. [Tesis de grado, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE]. http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/1783
Instituto nacional de estadísticas y censos. (2022) Estadísticas de edificaciones. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/edificaciones/
Laboratorio de ensayo de materiales y modelos. Carrera de Ingeniería Civil. UCE (2013). Base de datos de ensayos comerciales. Universidad Central del Ecuador, Quito: UCE.
Machado Salazar, A., Ganchala Padilla, E. S., y Piñarcaja Rivadeneira, J. M. (2024). Uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la Predicción de la Resistencia a la Compresión y Módulo de Elasticidad del Hormigón. INGENIO, 7(1), 23–46. https://doi.org/10.29166/ingenio.v7i1.5492
Ministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda. (2015). Norma Ecuatoriana de la Construcción- Estructuras de Hormigón Armado. (NEC-SE-HM). https://www.habitatyvivienda.gob.ec/wp-content/uploads/2023/03/8.-NEC-SE-HM-Hormigon-Armado.pdf
Paucar, M. y Sacasari, G. (2017). Caracterización del módulo estático de elasticidad del hormigón a partir de pruebas a compresión simple en probetas cilíndricas con diferentes agregados del Cantón Quito, Provincia de Pichincha. [Tesis de grado, Universidad Central del Ecuador]. http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/11121
Ross, T. J. (2010). Fuzzy logic with engineering applications. John Wiley & Sons. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119994374
Takagi, T., y Sugeno, M. (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics., 15(1), 116-132. https://ieeexplore.ieee.org/document/6313399
