Modelo neuro-fuzzy para predição do aporte de energia de diferentes dosagens de concreto em edificações
Com o aumento do processo de urbanização e da população das cidades, surge a necessidade de entender o custo energético para produção dos materiais de construção. Entre os instrumentos utilizados, o aporte de energia é um importante instrumento no monitoramento do uso de fontes de energia não renová...
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| 主要な著者: | , , |
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| フォーマット: | Online |
| 言語: | por |
| 出版事項: |
ANTAC - Associação Nacional de Tecnologia do Ambiente Construído
2021
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| オンライン･アクセス: | https://seer.ufrgs.br/ambienteconstruido/article/view/98762 |
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| 要約: | Com o aumento do processo de urbanização e da população das cidades, surge a necessidade de entender o custo energético para produção dos materiais de construção. Entre os instrumentos utilizados, o aporte de energia é um importante instrumento no monitoramento do uso de fontes de energia não renováveis para produção de concretos convencionais, o que demanda novas pesquisas na área. Neste trabalho, um modelo híbrido ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) foi desenvolvido para predição do aporte de energia, para a avaliação da demanda de energia necessária para cada um dos componentes na produção de concretos convencionais (cimento, água, agregado miúdo e agregado graúdo), mediante a utilização de 101 dosagens experimentais, 101 dosagens para validação e coeficientes energéticos disponíveis em literaturas. Identificou-se que a escolha adequada da dosagem pode gerar uma economia no custo energético para produção do concreto da ordem de 24,77%, mantendo a característica mecânica de resistência à compressão para construções convencionais. |
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