Modelamiento computacional de la resistencia a compresión y trabajabilidad del concreto ligero con esferas de poliestireno expandido

Abstract

La presente investigación estudia los concretos ligeros con esferas de poliestireno expandido (EPS), la finalidad es determinar y predecir dos propiedades importantes del concreto tanto en estado endurecido como en estado fresco, la resistencia a compresión y trabajabilidad; siguiendo un método experimental fundamentado en la realización de ensayos de laboratorio para la obtención de datos. En la presente investigación el diseño se basa en el modelo de empaquetamiento de partículas propuesto por Andreasen y Andersen, en total se diseñaron 9 mezclas de concreto ligero, las cuales se dividieron en 3 series de tres mezclas con diferente porcentaje de EPS de 0%, 22.5%,25% en volumen y relaciones agua/(material cementante) de 0.42,0.38 y 0.35 respectivamente. Una vez obtenidos los valores de resistencia a compresión y trabajabilidad (medido con el revenimiento) de las muestras se proceden a emplear herramientas computacionales, tal como redes neuronales, máquina de soporte vectorial, que representen el comportamiento de este tipo de concreto y así poder realizar predicciones con un buen porcentaje de confiabilidad, para ajustar estos modelos matemáticos se recopiló datos de la bibliografía que tengan condiciones similares a las muestras ensayadas. El principal problema encontrado es la dificultad de predecir con una buena precisión las propiedades del concreto, especialmente uno con características especiales, por lo que se plantea la metodología para la implementación de métodos computacionales, así como dos modelos en específico mencionados anteriormente. De esta manera se puede aportar en la optimización de los diseños de mezcla y el ahorro de materiales.

This research studies lightweight expanded polystyrene concrete reinforced, the goal is to determine and predict two important properties of the concrete in fresh and hardened state, such as compressive strength and workability; following an experimental method based in laboratory tests to get data. In this research, design is based in the modified Andreasen and Andersen particle packing model in order to achieve a densely compacted target gradation curve for all solid particles in the mixture. Altogether were designed 9 lightweight concrete mixes, with three EPS percentages (0%, 22.5%, 25% by volume) and water/binder ratio of 0.42, 0.38, 0.35 are considered. Once obtained values of compressive strength and workability of the samples, it is proceed to use computational tools, such as neural networks, support vector machine, which represent the behavior of this type of concrete, and to be able to make predictions with good percentage of reliability. To fit these mathematical models it collected data of the bibliography that have conditions similar to the sample tested. The main problem found is the difficulty to predict with good precision the properties of the concrete, specifically one with special characteristics, for which the methodology for the implementation of computational methods is presented, as well as two specific models mentioned above. This way you can contribute in the optimization of the mix designs and the saving of materials.