Artificial Neural Model based on radial basis function networks used for prediction of compressive strength of fiber-reinforced concrete mixes

Palabras clave: Hormigón reforzado con fibras, resistencia a la compresión, predicción de propiedades, redes neuronales artificiales, funciones de base radial, inteligencia artificial

Resumen

Existe una relación compleja y no lineal entre los factores que influyen en la resistencia de diseño y la compresión de hormigones reforzados con fibras de acero. La relación entre las variables de entrada, los factores y la variable de salida, y la resistencia de diseño a la compresión puede ser obtenida por un modelo neuronal artificial, cuyas características sean autoadaptación, autoestudio y mapeo no lineal. En este documento se presenta la elaboración de un modelo neuronal artificial basado en redes neuronales de funciones de base radial. La resistencia de diseño a la compresión en dosificaciones de mezclas de hormigón reforzados con fibras de acero es estimada, predicción que se analiza a partir del coeficiente de correlación R al compararse con los valores reales de la resistencia. Los resultados muestran que los valores estimados usando las redes de base radial coinciden con los valores experimentales, y la capacidad de predicción de la propiedad mecánica del modelo neuronal es mejor que la de otros modelos basados en redes multicapas desarrollados por los autores. El entrenamiento de los modelos neuronales permitió concluir que el uso de relaciones de los materiales es un indicador más adecuado para la comparación entre diferentes dosificaciones de mezclas de hormigón que llevan a similares resistencias a la compresión. Así, se potencia una agenda futura en la generación de nuevos métodos de estudio de la resistencia de diseño a la compresión en hormigones reforzados con fibras metálicas en el campo de la ingeniería.

Biografía del autor/a

Luis Octavio González Salcedo, Universidad Nacional de Colombia - Sede Palmira

Dr. Ingenieria: Materiales. Ingeniero Civil, MSc. Profesor Asociado de la Facultad de Ingenieria y Administracion de la Universidad Nacional de Colombia - Sede Palmira.

Aydee Patricia Guerrero Zúñiga, Universidad del Valle

Doctora en Ingeniera Civil. Imgeniera Civil MSc. Profesora Titular de la Escuela de Geomática e Ingeniería Civil de la Universidad del Valle.

Silvio Delvasto Arjona, Universidad del Valle

Doctor en Nuevos Materiales y sus Tecnologías de Fabricación. Ingeniero Químico MSc. Profesor Titular de la Escuela de Ingeniería de Materiales de la Universidad del Valle.

Adrián Luis Ernesto Will, Universidad Nacional de Tucumán

Doctor en Matemática. Profesor Adjunto de la Universidad Nacional de Tucumán. Subdirector Centro de Investigación en Tecnologías Informaticas Avanzadas de Tucuman - Universidad Tecnológica Nacional.

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Computer Science

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Biografía del autor/a

Luis Octavio González Salcedo, Universidad Nacional de Colombia - Sede Palmira

Dr. Ingenieria: Materiales. Ingeniero Civil, MSc. Profesor Asociado de la Facultad de Ingenieria y Administracion de la Universidad Nacional de Colombia - Sede Palmira.

Aydee Patricia Guerrero Zúñiga, Universidad del Valle

Doctora en Ingeniera Civil. Imgeniera Civil MSc. Profesora Titular de la Escuela de Geomática e Ingeniería Civil de la Universidad del Valle.

Silvio Delvasto Arjona, Universidad del Valle

Doctor en Nuevos Materiales y sus Tecnologías de Fabricación. Ingeniero Químico MSc. Profesor Titular de la Escuela de Ingeniería de Materiales de la Universidad del Valle.

Adrián Luis Ernesto Will, Universidad Nacional de Tucumán

Doctor en Matemática. Profesor Adjunto de la Universidad Nacional de Tucumán. Subdirector Centro de Investigación en Tecnologías Informaticas Avanzadas de Tucuman - Universidad Tecnológica Nacional.

Referencias bibliográficas

Niño H., J.R.; (2010). Tecnología del Concreto. Tomo I: Materiales, propiedades y diseño de mezcla. Asociación Colombiana de Productores de Concreto, ASOCRETO, Bogotá, Colombia. ISBN: 978-9588564036.

Metha, P.K.; Monteiro, P.J.M.; (2006). Concrete, Microstructure, Properties and Materials. 3rd edition. McGraw-Hill, USA. ISBN: 978-0071797870.

González S., L.O.; Guerrero Z., A.P.; Delvasto A., S.; Will, A.L.E.; (2014). Estimación del índice de tenacidad flexural I5 en concretos fibro-reforzados, usando redes neuronales artificiales. Revista Colombiana de Materiales, 5: 24-29. ISSN: 2256-1013.

Tsivilis, S.; Parissakis, G.; (1995). A mathematical-model for the prediction of cement strength. Cement Concrete Research, 25 (1): 9-14. ISSN: 0008-8846.

Kheder, G.F.; Al-Gabban, A.M.; Abid, S.M.; (2003). Mathematical model for the prediction of cement compressive strength at the ages of 7 and 28 days within 24 hours. Materials and Structure, 36 (10): 693-701. ISSN: 1359-6873.

Zain, M.F.M.; Abd, S.M.; (2009). Multiple regressions model for compressive strength prediction of high performance concrete. Journal of Applied Sciences, 9 (1): 155-160. ISSN: 1812-5654.

Chopra, P.; Kumar S., R.; Kumar, M.; (2015). Artificial Neural Networks for the Prediction of Compressive Strength of Concrete. International Journal of Applied Science and Engineering, 13 (3): 187-204. ISSN: 2308-5088.

González-Salcedo, L.O.; Guerrero-Zúñiga, A.P.; Delvasto-Arjona, S.; Will, A.L.E.; (2012). Aplicación de la Inteligencia Artificial en el diseño de mezclas de concreto. Estado del Arte. Cuaderno Activa, 4: 55-56. ISSN: 2027-8101.

González S., L.O.; Guerrero Z., L.O.; Delvasto A., S.; Will, A.L.E.; (2012a). Red Neuronal Artificial para estimar la resistencia a la compresión, en concretos fibro-reforzados con polipropileno. Ventana Informática, 26: 11-28. ISSN: 0123-9678.

González S.; L.O.; Guerrero Z., A.P.; Delvasto A., S.; Will, A.L.E.; (2012b). Exploración con Redes Neuronales Artificiales para estimar la resistencia a la compresión, en concretos fibroreforzados con acero. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 22 (1): 19-41. ISSN: 0124-8170.

González-Salcedo, L.O.; Guerrero-Zúñiga, A.P.; Delvasto-Arjona, S.; Will, A.L.E.; (2016). Redes neuronales artificiales para estimar propiedades en estado fresco y endurecido, para hormigones reforzados con fibras metálicas. Cuaderno Activa, 9: 95-107. ISSN: 2027-8101.

Bhunia, G.S.; Shit, P.K.; Maiti, R.; (2016). Spatial variability of soil organic carbon under different land use using radial basis function (RBF). Modeling Earth Systems and Environment, 2:17. ISSN: 2363-6203, 2363-6211. Doi: 10.1007/s40808-015-0070-x

Heddam, S.; (2016). Simultaneous modelling and forecasting of hourly dissolved oxygen concentration (DO) using radial basis function neural network (RBFNN) base approach: a case study from the Klamat River, Oregon, USA. Model Earth Syst Environ, 2:135. ISSN: 2363-6203, 2363-6211. Doi: 10.1007/s40808-016-0197-4

Pal, S.; Manna, S.; Chattopadhyay, B.; Mukhopadhay, S.K.; (2016). Carbon sequestration and its relation with some soil properties of East Kolkata Wetland (a Ramsar Site): a spatio-temporal study using radial basis functions. Model Earth Syst Environ, 2:80. ISSN: 2363-6203, 2363-6211. Doi: doi.org/10.1007/s40808-016-0136-4

Chen, X.; Fei, J.; Yuan, X.; (2018). High-performance Concrete Strength Prediction Model Based on the Radial Basis Function Neural Network of Human Cerebral Cortex. NeuroQuantology, 16 (5): 862-869. ISSN: 1303-5150. Doi: 10.14704/nq.2018.16.5.1404

Li, N.; Zhao, J.H.; Wang, J.; Zhu, Q.; (2014). Prediction of Hybrid Fiber Reinforced Concrete Strength on Base of RBF & BP. Proceedings of 2014 International Conference on Material Science and Engineering, published in: Advanced Materials Research, 1035: 180-135. ISSN: 16628985. Doi: 10.4028/www.scientific.net/AMR.1035.180

Noguchi, T.; Maruyama, I.; Kanematsu, M.; (2003). Performance based design for concrete mixture with multi-optimizing Genetic Algorithm. In: Proceedings of the 11th International Congress on the Chemistry of Cement (ICCC): “Cement’s contribution to the development in the 21st Century (11-16/05/2003), Durban (South Africa): Cement & Concrete Institute. (Grieve, G. & Owens, G.; Editors), pp. 1921-1930. ISBN: 0-9584085-8-0. Publication by Tech Books International, ISBN: 8-1883051-0-3.

Sánchez D.G., D.; (2000). Tecnología del concreto y del mortero. Biblioteca de la Construcción Bhandar Editores, Bogotá. ISBN: 978-9589247044.

Chan Y., J.L.; Solís C., R.; Moreno, E.I.; (2003). Influencia de los agregados pétreos en las características del concreto. Ingeniería, 7 (2): 39-46. ISSN: 1665-529X.

González S., L.O.; Guerrero Z., A.P.; Delvasto A., S.; Will, A.L.E.; (2015). Elaboración de un modelo evolutivo híbrido de algoritmos genéticos y redes neuronales artificiales para dosificaciones de mezclas de concretos reforzadas con fibras metálicas. Revista de Ingeniería, (43): 46-54. ISSN: 0121-4993.

González S., L.O.; (2014). Diseño de mezclas de concreto reforzado con fibras metálicas y de polipropileno, usando Inteligencia Artificial. Tesis Doctoral (Ingeniería de Materiales), Universidad del Valle, Cali, Colombia.

Benavides C., W.; González S., L.O.; (2012). Fibras de acero para reforzamiento de matrices cementicias: Una recopilación sobre fibras comercialmente disponibles. Universidad Nacional de Colombia Sede Palmira, Palmira. Disponible en Internet: http://bdigital.unal.edu.co/7970/4/luisoctaviogonzalezsalcedo.2012_Parte1.pdf, Consulta: 20/09/2018.

Richardson, A.E.; Landless, S.; (2009). Synthetic fibers and steel fibers in concrete with regard to bond strength and toughness. Nothumbria Built Environment Research Papers, 2 (2): 128-140, ISSN: 1756-2473.

Bishop, C.M.; (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, Singapore, 803p. ISBN: 978-038731073-2.

Rumelhart, D.; Hinton, G.; Williams, R.; (1986). Learning internal representation by error propagation. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition, (1): 318-362.

Hinton, G.E.; (1987). Connectionist Learning Procedures. Technical Report CMU-CS-87-115. Computer Science Department, Carnegie-Mellon University, Pittsburg, 58p.

Hinton, G.E.; (1988). Connectionist Learning Procedures. Artificial Intelligence, 40 (1-3): 185-234.

Haykin, S.; (2005). Neural Networks. A comprehensive Foundation. 2nd edition. Pearson Prentice Hall. Patparganj, Delhi, India, 823p. ISBN: 81-7808-300-0.

Powell, M.J.D.; (1985). Radial basis functions for multi-variable interpolation: A review. Proceedings of the IMA Conference on Algorithms for the Approximation of Functions and Data, Mason, J.C.; Cox, M.G.; (editors), Royal Military College of Science, Shrivenham, UK, july. ISBN: 0-198-53612-7.

Powell, M.J.D.; (1992). The theory of radial basis function approximation in 1990. In: Advances in Numerical Analysis II: Wavelets, Subdivision Algorithms and Radial Functions, Light, W.; (editor), pp. 105-210, Oxford University Press, Oxford, UK. ISBN: 978-0198534396.

Cover, T.M.; (1965). Geometrical and statistical properties of systems of linear inequalities with applications in pattern recognition. IEEE Transactions on Electronic Computers, EC-14 (3): 326-334. ISSN: 0367-7508.

Mhaskar, H.N.; (1996). Neural networks for optimal approximation of smooth and analytic functions. Neural Computation, 8 (1): 164-177. ISBN: 0899-7667.

Niyogi, P; Girosi, F.; (1996). On the relationships between generalization error, hypothesis complexity, and sample complexity for radial basis functions. Neural Computation, 8: 819-842. ISSN: 0899-7667.

Liao, Y.; Fang, S.C.; Nuttle, H.L.W.; (2003). Relaxed conditions for radial-basis function networks to be universal approximators. Neural Networks, 16: 1019-1028. ISSN: 0893-6080.

Wu, W.; Nan, D.; Long, J.L.; Ma, Y.M.; (2008). A comment on “Relaxed conditions for radial-basis function networks to be universal approximators”. Neural Networks, 21: 1464-1465. ISSN: 0893-6080.

Chen, S.; Gibson, G.J.; Cowan, C.F.N.; Grant, P.M.; (1991b). Reconstruction of binary signals using an adaptive radial-basis-function equalizer. Signal Processing, 28: 91-107. ISSN: 0165-1684.

Cuadras, C.M.; (1989). Distancias Estadísticas. Estadística Española, 30 (119): 295-378. ISSN:

Prieto G., R.E.; (2006). Técnicas estadísticas de clasificación, un ejemplo de análisis de cluster. Trabajo de Grado (Ingeniero Industrial). Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Pachuca.

De Mingo L., L.F.; (2000). Nuevos métodos para el reconocimiento de patrones con redes de neuronas. Tesis Doctoral (Doctor en Informática), Universidad Politécnica de Madrid, Madrid.

García V., C.; (2017). Redes neuronales de funciones de base radial. Trabajo de Grado (Matemático), Universidad de La Laguna, La Laguna, Tenerife, España.

Kansa, E.J.; (1990). Multiquadratics – a scattered data approximation scheme with applications to computational fluid-dynamics – II. Solutions to parabolic, hyperbolic and elliptic partial differential equations. Computers & Mathematics with Applications, 19 (8/9): 147-161. ISSN: 0898-1221.

Chen, S.; Cowan, C.F.N.; Grant, P.M.; (1991a). Orthogonal least squares learning algorithm for radial basis functions networks. IEEE Transactions on Neural Networks, 2 (2): 302-309. ISSN: 1045-9227.

Buhmann, M.D.; (2003). Radial Basis Functions: Theory and Implementations. Cambridge University Press. ISBN: 0-521-63338-9.

Cardona V., Y.; Madrid de la Vega, H.; González-Casanova H., P.; (2005). De los polinomios de Lagrange a las funciones radiales. Aportaciones Matemáticas, Serie Comunicaciones, (35): 97-125. ISSN: 1870-2112.

Escobar F., W.F.; (2016). Aplicación de funciones de base radial (RBF) para la solución de ecuaciones diferenciales parciales (EDP) que aparecen en problemas de fluidos. Tesis (Magister en Ciencias Naturales y Matemáticas), Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín.

MacQueen, J.; (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In: Proceedings of the fifth Berkeley Symposium on Mathematics, Statistics and Probability, Vol. 1: Statistics, 281-297. Berkeley, June 21 – July 18, 1965, December 27 – January 7, 1966: University of California Press.

Kailath, T.; Sayed, A.H.; Hassibi, B.; (2000). Linear Estimation. Prentice Hall. ISBN: 0-13-397985-7.

Tusell, F.; (2011). Análisis de regresión. Introducción teórica y práctica basada en R. Universidad del País Vasco, Bilbao, 258p.

Díaz T., N.D.; (2014). La pseudoinversa en el proceso de aprendizaje del asociador lineal. Tesis (Magister en Ciencias Matemáticas), Universidad del Valle, Santiago de Cali.

NTC 673; (2010). Concretos. Ensayo de resistencia a la compresión de especímenes cilíndricos de concreto. Norma Técnica Colombiana NTC 673, Instituto Técnico Colombiano de Normas Técnicas y Certificación (ICONTEC), Bogotá, febrero 17, 7p.

THE MATHWORKS INC.; (2008). MATLAB® & SIMULINK® Release 2008a, Installation Guide for Windows. The Math Works Inc., Natick, USA, March, 105p.

Beale, M.H.; Hagan, M.T.; Demuth, H.B.; (2000). Neural Networks Toolbox: User´s Guide. Version 4.0. The Math Works Inc., Natick, USA, 404p.

Ascombe, T.W.; (1973). Graphs in Statistical Analysis. The American Statistician, (27): 17-21. ISSN:

Achen, C.H.; (1982). Interpreting and using Regression. Series/Number 07-029, Sage University Paper. Sage Publications, Newbury Park, CA, 89p. ISBN: 0-80391915-8.

Martínez R., E.; (2005). Errores frecuentes en la interpretación del coeficiente de determinación lineal. Anuario Jurídico y Económico Escurialense, (38): 315-332.

Bouami, M.F.; (2005). Desarrollo y optimización de nuevos modelos de redes neuronales basadas en funciones de base radial. Tesis Doctoral (Doctor en Informática), Universidad de Granada, Granada. ISBN: 84-338-3419-3.

Heryudono, A.; Larsson, E.; Ramage, A.; Von Sydow, L.; (2016). Preconditioning for basis radial function partition of unity methods. Journal of Scientific Computing, (67): 1089-1109. ISBN: 0885-7474.

Cómo citar
González Salcedo, L. O., Guerrero Zúñiga, A. P., Delvasto Arjona, S., & Will, A. L. E. (2019). Artificial Neural Model based on radial basis function networks used for prediction of compressive strength of fiber-reinforced concrete mixes. Ciencia E Ingeniería Neogranadina, 29(2), 37–52. https://doi.org/10.18359/rcin.3737
Publicado
2019-06-20
Sección
Artículos

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