Arquitectura computacional para estimar propiedades mecánicas de concretos fibrorreforzados con acero, con empleo de redes neuronales artificiales

De acuerdo con Sánchez (1) el concreto o ‘piedra artificial’ es un conglomerado elaborado a partir de agregados, cemento, agua y otros componentes denominados adiciones minerales y aditivos químicos. Sus propiedades mecánicas de diseño son alcanzadas veintiocho días después de hecha la mezcla y se determina con ensayos estandarizados. El concreto es un material frágil y la incorporación de fibra le permite seguir soportando esfuerzos a pesar de haber alcanzado su máxima resistencia, por lo que experimenta un comportamiento cuasi-dúctil. La predicción de sus propiedades mecánicas se ha logrado con modelos matemáticos donde la complejidad y la alta relación de dependencia no-lineal entre las variables de entrada ha llevado a la estimación al campo de la inteligencia artificial (2). La literatura reporta diversos desarrollos con RNA para estimar propiedades en concretos planos, al ser de interés la temática en concretos reforzados con fibras de acero. En este trabajo se presenta la elaboración de una arquitectura prototipo conformada por códigos computacionales con RNA, cuyo objetivo es predecir la resistencia a compresión, tracción y flexión de mezclas de concreto reforzadas con fibras de acero.