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  • 标题:Redes Neuronais para a Previsão do Módulo de Resiliência de Misturas Asfálticas Densas
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  • 作者:Leonardo Goliatt ; Michèle C. R. Farage ; Gabriela C. Polisseni
  • 期刊名称:Mecánica Computacional
  • 印刷版ISSN:2591-3522
  • 出版年度:2014
  • 卷号:33
  • 期号:18
  • 页码:1207-1219
  • 语种:Portuguese
  • 出版社:CIMEC-INTEC-CONICET-UNL
  • 其他摘要:O Módulo de Resiliência é uma das principais propriedades mecânicas de misturas asfálticas, sendo empregada nas etapas de projeto e dimensionamento de pavimentos alfálticos. Trata-se de uma grandeza análoga ao módulo de elasticidade do concreto de cimento Portland, sendo determinado por meio de ensaios dinâmicos. Dentre os fatores que influenciam o valor desta propriedade citamse parâmetros relacionados aos componentes empregados na dosagem e confecção da mistura, como granulometria e tipo de agregados, tipo e teor de ligante, técnica de compactação, e a temperatura ambiente. Pretende-se neste trabalho empregar redes neuronais artificiais para estimar o Módulo de Resiliência com base em parâmetros da mistura. Para tanto, será empregado um banco de dados experimentais em que se consideram os principais fatores de influência. Os resultados preliminares aquí obtidos encorajam a aplicação a conjuntos de caráter mais geral, visando no futuro o desenvolvimento de ferramentas que permitam estabelecer critérios de projeto na etapa de dosagem de misturas asfálticas.
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