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Resumen de artículo - Modelo ANN
- 2. OPTIMIZACIÓN Y COMPUTACIÓN INTELIGENTE Edwin Alexander Vargas Melgar Máster Universitario en Estructuras
- 3. OPTIMIZACIÓN Y COMPUTACIÓN INTELIGENTE Memoria sobre modelado de asentamiento de concreto que contiene agregado grueso natural de los alrededores de Bida utilizando una red neuronal artificial. Descripción del problema Predecir el asentamiento de una mezcla de concreto sustituyendo el granito por grava natural.
- 4. OPTIMIZACIÓN Y COMPUTACIÓN INTELIGENTE Descripción del modelo Red neuronal artificial con una capa de entrada, una oculta y una de salida. Arquitecturas: • 5:5:1 • 5:10:1 • 5:15:1 • 5:20:1
- 5. OPTIMIZACIÓN Y COMPUTACIÓN INTELIGENTE Datos A partir de 36 mezclas de concreto con grava natural se obtiene A/C, cantidad de agua, cemento, grava y asentamiento, posteriormente se aplica la técnica de normalización mínimo.-máximo. (Escala -1 y 1). Entrenamiento Con el algoritmo de retropropagación de Levenberg-Marquardt se suministran 70% de los datos en entrenamiento y 15% para validación.
- 6. OPTIMIZACIÓN Y COMPUTACIÓN INTELIGENTE Arquitectura 5:15:1 Arquitectura 5:20:1
- 7. OPTIMIZACIÓN Y COMPUTACIÓN INTELIGENTE Resultados Predicción asentamiento Δs=50mm Δs=60mm Slump negativo
- 8. OPTIMIZACIÓN Y COMPUTACIÓN INTELIGENTE Resultados Rendimiento Conclusiones • El modelo de red neuronal artificial es mejor para predecir el asentamiento sustituyendo el agregado grueso de la mezcla de concreto en comparación con el modelo estadístico de regresión lineal múltiple (MLR). • Dado que en algunos puntos el MLR predice un asentamiento con una diferencia de 50mm, no es recomendable porque en la ingeniería se debe predecir el asentamiento con una precisión que no sobrepase el rango de 10 mm.
- 9. OPTIMIZACIÓN Y COMPUTACIÓN INTELIGENTE OPCION DE MEJORA • Realizar una mayor cantidad de combinaciones de mezcla de hormigón con BNG para ampliar el espacio de datos de entrada del modelo y realizar un mejor entrenamiento del modelo.