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Autor:
Joaquín Abellán García, Juan Sebastián Guzmán Guzmán, Jairo Alfredo Sánchez Díaz, Julian Santiago Rojas Grillo
Publikováno v:
Dyna, Vol 88, Iss 217 (2021)
El artículo investiga la eficiencia de las redes neuronales artificiales (ANN) para la predicción de la capacidad de absorción de energía (g) del concreto de ultra-altas-prestaciones reforzado con fibras (UHPFRC) sometido a tracción directa. Par
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/95f89e4b47a8429785ff145c23e7738e
Autor:
Jairo Alfredo Sánchez Díaz, Julian Santiago Rojas Grillo, Juan Sebastián Guzmán Guzmán, Joaquín Abellán García
Publikováno v:
DYNA. 88:150-159
This paper investigates the performance of an artificial neural network (ANN) model in predicting the energy absorption capacity (g) of ultra-high-performance fiber reinforced concrete (UHPFRC) under direct tensile test. To avoid overfitting a data d
Publikováno v:
Construction and Building Materials. 285:122869
UHPFRC is a material that offers several openings within the building industry. One of those applications is the seismic retrofitting of existing non-ductile concrete structures. This paper aims to optimize a UHPFRC to meet ductility needs for seismi