摘要：Para la dosificación de hormigones de resistencia normal se utilizan métodos empíricos que han sido suficientemente probados. En cambio, en lo que respecta a hormigones de alta resistencia, hay una falencia de dichos métodos, y habitualmente se recurre a la técnica de prueba y error para su dosificación. Esto involucra no sólo importantes costos de ensayos de laboratorio, sino también el consumo de un valioso tiempo que es necesario para realizar los ensayos experimentales. Por lo tanto la implementación de un sistema numérico que permita reducir dichos costos es de sumo interés para el ámbito de la construcción. En trabajos anteriores, los autores han desarrollado dos sistemas numéricos. Primero, un sistema de predicción, basado en una red del tipo “Adaptive Neuro Fuzzy Inference System” (ANFIS), que estima la resistencia uniaxial a compresión del hormigón para una dosificación dada como dato de entrada. Luego, un sistema de dosificación, basado en un tipo de algoritmos genéticos “Niching Genetic Algorithms” (NGA) el cual, utilizando el sistema de predicción, resuelve el problema inverso: dada una cierta resistencia uniaxial a compresión, predice un listado de posibles dosificaciones que conducirían a esa resistencia dato. En el presente trabajo se analizan de manera interdisciplinaria los resultados del sistema de dosificación, y se implementan mejoras tendientes a la coherencia de los resultados desde el punto de vista de la tecnología del hormigón. Se discute la utilidad y factibilidad de llevar estos métodos al campo de aplicación práctica.
其他摘要：Para la dosificación de hormigones de resistencia normal se utilizan métodos empíricos que han sido suficientemente probados. En cambio, en lo que respecta a hormigones de alta resistencia, hay una falencia de dichos métodos, y habitualmente se recurre a la técnica de prueba y error para su dosificación. Esto involucra no sólo importantes costos de ensayos de laboratorio, sino también el consumo de un valioso tiempo que es necesario para realizar los ensayos experimentales. Por lo tanto la implementación de un sistema numérico que permita reducir dichos costos es de sumo interés para el ámbito de la construcción. En trabajos anteriores, los autores han desarrollado dos sistemas numéricos. Primero, un sistema de predicción, basado en una red del tipo “Adaptive Neuro Fuzzy Inference System” (ANFIS), que estima la resistencia uniaxial a compresión del hormigón para una dosificación dada como dato de entrada. Luego, un sistema de dosificación, basado en un tipo de algoritmos genéticos “Niching Genetic Algorithms” (NGA) el cual, utilizando el sistema de predicción, resuelve el problema inverso: dada una cierta resistencia uniaxial a compresión, predice un listado de posibles dosificaciones que conducirían a esa resistencia dato. En el presente trabajo se analizan de manera interdisciplinaria los resultados del sistema de dosificación, y se implementan mejoras tendientes a la coherencia de los resultados desde el punto de vista de la tecnología del hormigón. Se discute la utilidad y factibilidad de llevar estos métodos al campo de aplicación práctica.
