Predicción del Valor de Resistencia al Deslizamiento de Materiales de Azulejos Reforzados con Fibra de Vidrio
Autores: Yildizel, Sadik Alper; Tuskan, Yesim; Kaplan, Gkhan
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2017
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 15
Citaciones: Sin citaciones
Esta investigación se centra en el uso de un sistema adaptativo de redes neuronales artificiales para evaluar el valor de resistencia al deslizamiento (Número Británico del Péndulo; BPN) de los materiales de baldosas reforzadas con fibra de vidrio. Durante la creación del modelo neuronal, se consideraron cuatro factores principales: fibra, contenido de carbonato de calcio, chorreado de arena y propiedades de pulido de las muestras. El modelo fue entrenado, probado y comparado con los resultados de las pruebas en el sitio. Según la comparación de los resultados del estudio, el análisis y los resultados de las pruebas en el sitio mostraron que hay un gran potencial para predecir el BPN de los materiales de baldosas reforzadas con fibra de vidrio utilizando el sistema neuronal desarrollado.
Descripción
Esta investigación se centra en el uso de un sistema adaptativo de redes neuronales artificiales para evaluar el valor de resistencia al deslizamiento (Número Británico del Péndulo; BPN) de los materiales de baldosas reforzadas con fibra de vidrio. Durante la creación del modelo neuronal, se consideraron cuatro factores principales: fibra, contenido de carbonato de calcio, chorreado de arena y propiedades de pulido de las muestras. El modelo fue entrenado, probado y comparado con los resultados de las pruebas en el sitio. Según la comparación de los resultados del estudio, el análisis y los resultados de las pruebas en el sitio mostraron que hay un gran potencial para predecir el BPN de los materiales de baldosas reforzadas con fibra de vidrio utilizando el sistema neuronal desarrollado.