Medición de la permitividad en hormigón heterogéneo multifásico utilizando una red profunda de regresión evidencial y...

Área de la Ciencia:

• Ciencias de los materiales
• El electromagnetismo
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• Las mediciones de la permitividad del hormigón mediante ondas electromagnéticas de alta frecuencia (HF-EMW) son cruciales para los ensayos no destructivos.
• Los métodos existentes se enfrentan a desafíos con incertidumbres aleatorias y epistémicas debido a la heterogeneidad del material y el conocimiento limitado de la propagación de ondas.
• Estas incertidumbres limitan la precisión de las técnicas actuales de ensayo no destructivo.

Objetivo del estudio:

• Proponer una red de regresión profunda para mediciones precisas de la permisividad del hormigón.
• Incorporar la cuantificación de la incertidumbre en el proceso de medición.
• Mejorar la precisión de las pruebas no destructivas de los materiales de hormigón.

Principales métodos:

• Un modelo de dominio de tiempo de diferencia finita (FDTD) simula la propagación HF-EMW en hormigón heterogéneo, capturando incertidumbres aleatorias.
• Un modelo basado en U-net denota señales HF-EMW, con diferencias que cuantifican la incertidumbre inducida por el ruido de medición.
• Una red de regresión evidencial basada en la teoría de Dempster-Shafer (DST) calcula la permisividad, cuantificando las incertidumbres utilizando números difusos aleatorios de Gauss (GRFNs).

Principales resultados:

• El método propuesto alcanzó un error cuadrado medio del 7,50% en las mediciones de permisividad en cuatro tipos de concreto.
• Se cuantificó un valor de incertidumbre de permisividad del 74,70%.
• El método cuantificó con éxito la incertidumbre de medición utilizando un intervalo de medición de creencias basado en GRFN.

Conclusiones:

• La red profunda de regresión evidencial mide efectivamente la permitividad concreta con incertidumbre cuantificada.
• Este enfoque mejora significativamente la precisión de las pruebas no destructivas para el hormigón.
• La cuantificación de la incertidumbre basada en GRFN proporciona intervalos de medición de creencias confiables.