OBTENCAO DE MODELO ANALITICO PARA PROPRIEDADE MECANICA DO CONCRETO DE AGREGADO LEVE VIA PROGRAMACAO GENETICA CARTESIANA

Authors

  • Jonata Jefferson Andrade
  • Leonardo Goliatt da Fonseca
  • Luciana Conceição Dias Campos
  • Michele Cristina Resende Farage
  • Flávio de Souza Barbosa

DOI:

https://doi.org/10.26512/ripe.v2i10.21733

Keywords:

Programação Genética Cartesiana. Concreto de agregado Leve. Inteligência Computacional.

Abstract

No concreto de agregado leve, e importante conhecer as suas propriedades mecânicas,como a resistência a compressão e o módulo de Young, dado que essas propriedades influenciam a resistencia e deformações das peças constituídas desse material. A relação entre os componentes do concreto e suas propriedades mecânicas e altamente nao-linear, e o estabelecimento de um modelo matematico abrangente ´e usualmente problematico. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo encontrar uma relação analítica entre propriedades do concreto de agregado leve e o m´odulo de Young (m´odulo de elasticidade), utilizando a t´ecnica de Programação Genética Cartesiana (PGC), a partir de operadores matem´aticos empregados como funções nodais da PGC. Ap´os a verificação do poder de generalização da metodologia utilizada neste trabalho, e feita uma comparação as relações matemáticas já existentes na literatura. Por fim, verificou-se que a metodologia proposta possui desempenho altamente satisfat´orio em comparaç˜ao aos resultados existentes.

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References

ABNT (1995). Agregados leves para concreto estrutural: especificaç˜ao. NBR NM 35. Associaç˜ao Brasileira de Normas T´ecnicas.

ACI (1999). Guide for structural lightweight aggregate concrete. ACI 213R-87. American Concrete Institute.

Alshihri, M. M., Azmy, A. M., and El-Bisy, M. S. (2009). Neural networks for predicting compressive strength of structural light weight concrete. Construction and Building Materials, 23(6):2214 ”“ 2219.

Andrade, J. J., Fonseca, L. G. d., Campos, L. C. D., Farage, M. C. R., and Barbosa, F. d. S. (2016). Aplicação do sistema neuro-fuzzy anfis na previsão de propriedades mecânicas do concreto de agregado leve. XII Simp´osio de Mecˆanica Computacional.

Andrade, J. J., Fonseca, L. G. d., Farage, M. C. R., and Barbosa, F. d. S. (2015). Aplicaç˜ao de m´etodos de inteligˆencia computacional para a previs˜ao de propriedades mecˆanicas do concreto de agregado leve. XXXVI Iberian Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering.

Bogas, J. A. and Gomes, A. (2013). Compressive behavior and failure modes of structural lightweight aggregate concrete ”“ characterization and strength prediction. Materials Design, 46:832 ”“ 841.

Duan, Z., Kou, S., and Poon, C. (2013). Using artificial neural networks for predicting the elastic modulus of recycled aggregate concrete. Construction and Building Materials, 44(0):524 ”“532.

EN 1992-1-1, 1992 (2005). EN 1992-1-1 Eurocode 2: Design of concrete structures - Part 1-1: General ruels and rules for buildings, Brussels. EN, CEN.

Kasperkiewicz, J., Racz, J., and Dubrawski, A. (1995). Hpc strength prediction using artificial neural network. Journal of Computing in Civil Engineering, 9(4):279”“284.

Ke, Y. (2008). Characterization of the mechanical behavior of lightweight aggregate concretes: Experiment and modelling. PhD thesis, PhD. Thesis, Universit´e de Cergy-Pontoise.

Miller, J. and Turner, A. (2015). Cartesian genetic programming. In Proceedings of the Companion Publication of the 2015 Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, GECCO Companion ’15, pages 179”“198, New York, NY, USA. ACM.

Miller, J. F. (1999). An empirical study of the efficiency of learning boolean functions using a cartesian genetic programming approach. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, volume 2, pages 1135”“1142.

Miller, J. F. and Thomson, P. (2000). Cartesian genetic programming. In Genetic Programming, pages 121”“132. Springer.

Miller, J. F., Thomson, P., and Fogarty, T. (1997). Designing electronic circuits using evolutionary algorithms. arithmetic circuits: A case study.

Neville, A. (2015). Propriedades do Concreto - 5a Edic¸ ˜ao. Bookman.

Ni, H.-G. and Wang, J.-Z. (2000). Prediction of compressive strength of concrete by neural networks. Cement and Concrete Research, 30(8):1245 ”“ 1250.

Nilson, A. H., Martinez, S., et al. (1986). Mechanical properties of high-strength lightweight concrete. In Journal Proceedings, volume 83, pages 606”“613.

Papadakis, V. and Tsimas, S. (2002). Supplementary cementing materials in concrete: Part i: efficiency and design. Cement and Concrete Research, 32(10):1525 ”“ 1532.

Schwefel, H.-P. (1965). Kybernetische evolution als strategie der experimentellen forschung in der str¨omungstechnik. Master’s thesis, Technical University of Berlin.

Souza-Barbosa, F. d., Resende-Farage, M. C., Lage-Bonif´acio, A., Beaucour, A.-L., and Ortola, S. (2015). A methodology to obtain an analytical formula for the elastic modulus of lightweight aggregate concrete. DYNA, 82:98 ”“ 103.

Turner, A. J. and Miller, J. F. (2015). Introducing a cross platform open source cartesian genetic programming library. Genetic Programming and Evolvable Machines, 16(1):83”“91.

Zhang, M. H. and Gjvorv, O. E. (1991). Mechanical properties of high-strength lightweight concrete. Materials Journal, 88(3):240”“247.

Published

2017-01-25

How to Cite

Andrade, J. J., Fonseca, L. G. da, Dias Campos, L. C., Farage, M. C. R., & Barbosa, F. de S. (2017). OBTENCAO DE MODELO ANALITICO PARA PROPRIEDADE MECANICA DO CONCRETO DE AGREGADO LEVE VIA PROGRAMACAO GENETICA CARTESIANA. Revista Interdisciplinar De Pesquisa Em Engenharia, 2(10), 125–137. https://doi.org/10.26512/ripe.v2i10.21733