Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Torres, Raphael José Rodrigues |
| Orientador(a): |
Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
|
| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/32713
|
Resumo: |
O concreto usinado é um material normatizado cuja consistência é aferida pelo slump, que tem uma faixa de aceitabilidade previamente definida, porém, nem sempre respeitada no processo de redosagem da água do traço por parte do operador de betoneira, ocasionando perdas de material, quando devolvido pela equipe de obra, ou problemas estruturais, pela redução da resistência final devido ao excesso de água. Sendo assim, neste trabalho serão apresentadas as novas tecnologias para caracterização do slump, com o intuito de desenvolver um mecanismo de automação com o uso de machine learning e internet das coisas, capaz de assegurar as propriedades do material. Nesse sentido, foram utilizados os trabalhos de Amziane et al (2005), Palazzo et al (1989), e Nagarajan et al (2020), assim como a NBR 7212 (2012), e outros desenvolvidos dentro da área em questão. Os estudos preliminares apontam para a possibilidade de uso dos sensores dentro da usina de concreto, instalados nos caminhões-betoneira, com a finalidade de obter resultados fidedignos do slump. Assim como para o uso de machine learning na identificação do grau de fluidez, no momento da redosagem. |
