Neural networks in the NDT identification of the strength of concrete

• Autorzy: Schabowicz K.

Warianty tytułu

PL

Sieci neuronowe do nieniszczącej identyfikacji wytrzymałości betonu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents an application of artificial neural networks to concrete compression strength identification based on parameters determined by nondestructive methods. Three ordinary concretes and three high-performance concretes with a compression strength of 24-105 MPa were investigated. The pararneters determined by nondestructive methods, i.e. the ultrasonic method, sclerometric methods and the pull-out method, and the age and bulk density of the concretes were used. A neural network with the Levenberg-Marquardt algorithm was chosen from several networks and successfully applied. The paper presents a methodology for the neural identification of the compression strength of concrete and some results of the investigation.

PL

Przedstawiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji wytrzymałości na ściskanie betonu przy wykorzystaniu parametrów określonych metodami nieniszczącymi. Badano trzy betony zwykłe i trzy wysokowartościowe o wytrzymałości na ściskanie mieszczącej się w przedziale 24-105 MPa. Wykorzystano parametry określone metodami ultradźwiękową, sklerometrycznymi i "pull-out" oraz ponadto wiek i gęstość objętościową betonu. Spośród kilku sieci neuronowych wybrano sieć z algorytmem Levenberga-Marquardta. Artykuł przedstawia metodykę stosowania sieci neuronowej przy identyfikacji wytrzymałości oraz rezultaty świadczące o przydatności proponowanego rozwiązania.

Słowa kluczowe

EN

concrete; compression strength of concrete; non-destructive testing; artificial neural network

PL

sieć neuronowa; wytrzymałość na ściskanie; beton; badanie nieniszczące

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2005
• Tom: Vol. 51, nr 3
• Strony: 371--382
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., il.

Twórcy

autor

Schabowicz K.

• University of Technology, Institute of Building Engineering, Wrocław, Poland

Bibliografia

• 1. L. BRUNARSKI, L. RUNKlEWICZ, Basis for and examples of the use of nondestructive methods in the investigation of concrete structures [in Polish], Institute of Construction Engineering, Warszawa 1983.
• 2. DIN ISO 8046: 1982, Deutsche Norm: Festbeton-Bestimmnung der Ausziehfestigkeit.
• 3. DS. 423.31, Danish Standard: Betonprovning, haerdnet beton, udtraeksprovning. 1984, Dansk standard, 12 Aurehojvej, DK-2900 Hellerup, Denmark.
• 4. A. M. NEVILLE, Property of concrete, Polski Cement, Kraków 2000.
• 5. l. FACAOARU, Particularities of combined non-destructive methods development in Romania, Nedestuktivne skusanie v stavebnictvie '79, Tatraska Lomnica 1979.
• 6. Z. WASZCZYSZYN, The application of artificial neural networks in Civil Engineering [in Polish], Proc. of XLI National Scientific Conf. "Krynica '95", Vol. 9, 251-288, 1995.
• 7. Z. WASZCZYSZYN, L. ZIEMIAŃSKI, Neural networks in mechanics of structures and materials-new results and prospects of applications, Computers & Structures, 79, 2261-2276, 2001.
• 8. Z. WASZCZYSZYN, Neural networks in structural engineering: Some recent result and prospects for applications, Computational Mechanics for the New Millenium, S. Valliappan and N. Khalili [Eds], 1311 -1320, EIsevier, Amsterdam 200 I.
• 9. 1. KASPERKlEWICZ, J. RACZ,A. DUBRAWSKI,HPC strength. prediction using artificial neural network, Journal of Computing in Civil Engineering, 10, 279-283, 1995.
• 10. St. OSOWSKI, Algorithmic approach to neural networks [in Polish], WNT, Warszawa 1996.
• 11. K. SCHABOWICZ, Nondestructive identification of compression strength of concrete by means of neural networks [in Polish], Ph. D. Thesis, Institute of Building Engineering, Wrocław University of Technology, Wrocław 2003.
• 12. J. HOŁA, K. SCHABOWICZ, Neural identification of the strength of concrete on the basis of nondestructive tests, Proc. of 8th International Conference Modern Building Materials, Structures and Techniques, 50-51, Vilnius 2004.
• 13. J. HOŁA, K. SCHABOWICZ, Practical verification of nondestructive neural-network concrete strength assessment. Proc. of 8th International Conference Modern Building Materials, Structures and Techniques, 48-49, Vilnius 2004.
• 14. J. HOŁA, K. SCHABOWICZ, Application of artificial neural networks in experimental tests [in Polish], Proc. of "Experimental research of materials and structures", Wrocław 2004.
• 15. K. SCHABOWICZ, J. HOŁA, Artificial neural networks as applied to identification of the HPC strength using NDT, Fifth Inter. Conference in Cancun, 300-317, Mexico 2002.