摘要：El Hormigón de Alta Resistencia (HSC), es un material complejo, de amplia aplicación, y cuyos ensayos experimentales son extremadamente caros debido al largo tiempo que se requiere para efectuarlos (28 dias, más en algunos casos). Por lo tanto, el modelado de su comportamiento es un tema de relevancia que ha sido sujeto de investigación los últimos años. Especialmente, la posibilidad de predicción de las propiedades mecánicas del HSC final sin necesidad de llevar a cabo costosos ensayos experimentales. El presente trabajo es un paso más hacia la formulación de una relación constitutiva realista válida para hormigones de alta resistencia. El objetivo aquí es desarrollar una herramienta de software, tan precisa como sea posible, que permita predecir la resistencia a compresión uniaxial “f’c” de un HSC, con una composición dada. Para tal fin, se aplican ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) y Redes Neuronales al problema, utilizando una base de 250 datos recolectada de la literatura. Los resultados son comparables en ambos casos, y permiten una adecuada predicción de la resistencia a compresión uniaxial del HSC, conocida su composición.
其他摘要：El Hormigón de Alta Resistencia (HSC), es un material complejo, de amplia aplicación, y cuyos ensayos experimentales son extremadamente caros debido al largo tiempo que se requiere para efectuarlos (28 dias, más en algunos casos). Por lo tanto, el modelado de su comportamiento es un tema de relevancia que ha sido sujeto de investigación los últimos años. Especialmente, la posibilidad de predicción de las propiedades mecánicas del HSC final sin necesidad de llevar a cabo costosos ensayos experimentales. El presente trabajo es un paso más hacia la formulación de una relación constitutiva realista válida para hormigones de alta resistencia. El objetivo aquí es desarrollar una herramienta de software, tan precisa como sea posible, que permita predecir la resistencia a compresión uniaxial “f’c” de un HSC, con una composición dada. Para tal fin, se aplican ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) y Redes Neuronales al problema, utilizando una base de 250 datos recolectada de la literatura. Los resultados son comparables en ambos casos, y permiten una adecuada predicción de la resistencia a compresión uniaxial del HSC, conocida su composición.
