ESTIMACIÓN DEL ÍNDICE DE TENACIDAD FLEXURAL I5 EN CONCRETOS FIBRO-REFORZADOS, USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES - González-Salcedo, Luis Octavio; Guerrero Zúñiga, Aydee Patricia; Delvasto Arjona, Silvio; Ernesto Will, Adrián Luis (Revista Colombiana de Materiales, 2014)
El concreto es un material frágil, cuya característica es contrarrestada con la inclusión de un volumen de fibras, determinado experimentalmente, como refuerzo de la matriz cementicia. Adicional a la resistencia a la compresión, en los concretos fibrorreforzados otras especificaciones son consideradas como la ganancia en la resistencia a la flexión y en la tenacidad. La capacidad del concreto, en estado agrietado, de seguir soportando cargas es conocida como tenacidad. La curva fuerza – deflexión en el ensayo a flexión realizado sobre probetas estandarizadas a edades de 28 días de realizada la mezcla, muestran un extensión de la curva más allá de la aparición de la primera grieta, y ofreciendo un comportamiento similar a la ductilidad. La tenacidad es medida como el área bajo la curva mencionada, existen diversos métodos de medición siendo uno de ellos la determinación a partir de relaciones de índices de tenacidad flexural, y en la mayoría de los concretos se usa como especificación el índice I5. La dificultad de involucrar características cualitativas de los materiales, sus altas relaciones y dependencias no lineales, y de obtener un modelo matemático convencional para la tenacidad flexural, conlleva esta predicción al campo de la Inteligencia Artificial. En el presente trabajo, una red neuronal artificial (RNA) para predecir el índice de tenacidad flexural I5 en concretos reforzados con fibras de acero se realizó. Los resultados de desempeño de la RNA muestran que la predicción es confiable y abre una agenda futura para la investigación.