Título: | USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA PREDIÇÃO DA RETRAÇÃO POR SECAGEM DO CONCRETO | ||||||||||||
Autor: |
DIOGO FARIA DE SOUSA |
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Colaborador(es): |
FLAVIO DE ANDRADE SILVA - Orientador AMANDA LEMETTE TEIXEIRA BRANDAO - Coorientador |
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Catalogação: | 24/JAN/2024 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=65935&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=65935&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65935 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Devido a variações volumétricas do concreto, a compreensão dos mecanismos da retração tornou-se ponto importante para redução de fissuras e, consequentemente, da penetração de agentes agressivos. Apesar do aumento do número de estudos experimentais de retração por secagem e autógena ainda é necessário o desenvolvimento de novos modelos analíticos e numéricos para a predição da retração apoiando assim o projeto de estruturas de concreto. Este estudo propôs um modelo de redes neurais artificiais para a predição da retração por secagem do concreto. Um banco de dados nacionais contendo 689 leituras de retração por secagem em mais de 90 dosagens diferentes de concreto convencional foi construído, de acordo com a NBR 16834. O modelo teve como dados de entrada para a predição da retração o consumo e tipo de cimento, aditivo retardador e plastificante, compensador de retração, relação água/cimento e idade do concreto. O modelo apresentou coeficientes de determinação (R²) para dados de treino e teste acima de 0,998 e 0,906, respectivamente, comprovando que o modelo é uma importante ferramenta para a predição da retração por secagem para tomadas de decisão durante os estudos iniciais na fase de projeto e dosagem do concreto.
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