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Artículo

Deep Learning Approach for Estimating Workability of Self-Compacting Concrete from Mixing Image SequencesEnfoque de aprendizaje profundo para estimar la trabajabilidad del hormigón autocompactante a partir de secuencias de imágenes de mezclado

Resumen

Proponemos un enfoque de aprendizaje profundo para utilizar mejor la información espacial y temporal obtenida de las secuencias de imágenes del proceso de mezclado del hormigón autocompactante (HAC) para recuperar las características del HAC en términos del valor de flujo de asentamiento (SF) predicho y el tiempo de flujo del túnel V (VF). El modelo propuesto integra características de la red neuronal convolucional y de la memoria a corto plazo y se entrena para extraer características y calcular una estimación. El rendimiento del método se evalúa utilizando el conjunto de pruebas. Los resultados indican que el método propuesto podría utilizarse potencialmente para estimar automáticamente la capacidad de trabajo del CCE.

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