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https://hdl.handle.net/1822/86602
Registo completo
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Cunha, Sandra Raquel Leite | por |
dc.contributor.author | Aguiar, J. L. Barroso de | por |
dc.contributor.author | Martins, Francisco F. | por |
dc.date.accessioned | 2023-09-27T09:27:30Z | - |
dc.date.issued | 2023-05-05 | - |
dc.identifier.issn | 0465-2746 | por |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1822/86602 | - |
dc.description.abstract | Nowadays, it is imperative to reduce the energy bill in order to contribute to a more sustainable planet. In this sense, the use of materials that contribute to the energy efficiency of buildings is a very important contribution to achieve this goal. Mortars incorporating phase change materials (PCM) can make an important contribution to this end, due to its thermal storage capacity, increasing the energy efficiency of buildings. In this work several mortars with different PCM contents were developed, using different binders (cement, aerial lime, hydraulic lime and gypsum). The aim of this study was to apply data mining techniques such as artificial neural networks (ANN), support vector machines (SVM) and multiple linear regressions (MLR) to forecast the compressive and flexural strengths of these mortars at different exposure temperatures. It was concluded that ANN models have the best predictive capacity both for compressive strength and flexural strength. However, the SVM models have a flexural strength forecasting capacity very close to ANN models. | por |
dc.description.abstract | Predicción del comportamiento mecánico de morteros que incorporan materiales de cambio de fase mediante técnicas de minería de datos. Hoy en día es imperativo reducir la factura energética para contribuir a un planeta más sostenible. El uso de materiales que contribuyan a la eficiencia energética de los edificios es muy importante para conseguir este objetivo. Los morteros con materiales de cambio de fase (PCM), por su capacidad de almacenamiento térmico, pueden contribuir de forma importante a este fin aumentando la eficiencia energética de los edificios. En este trabajo se desarrollaron morteros con diferentes contenidos de PCM, utilizando diferentes conglomerantes (cemento, cal aérea, cal hidráulica y yeso). El objetivo de este estudio es aplicar técnicas de minería de datos como redes neuronales artificiales (ANN), máquinas de vectores de soporte (SVM) y regresiones lineales múltiples (MLR) para pronosticar las resistencias a la compresión y flexión de morteros a diferentes temperaturas de exposición. Se concluyó que los modelos ANN tienen la mejor capacidad predictiva para la resistencia a la compresión y flexión. Los modelos SVM tienen una capacidad de predicción de la resistencia a flexión semejante a los modelos ANN. | por |
dc.description.sponsorship | This work was partly financed by FCT through national funds under the University of Minho Programme to Stimulate Institutional Scientific Em ployment, under reference CEECINST/00156/2018 and under the R&D Unit Centre for Territory, Environment and Construction (CTAC) under reference UIDB/04047/2020 and Institute for Sustainability and Innovation in Structural Engineering (ISISE), under reference UIDB/04029/2020 | por |
dc.language.iso | eng | por |
dc.publisher | Instituto de Ciencias de la Construcción Eduardo Torroja (IETcc) | por |
dc.relation | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UIDB%2F04047%2F2020/PT | por |
dc.relation | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UIDB%2F04029%2F2020/PT | por |
dc.rights | embargoedAccess (2 Years) | por |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | por |
dc.subject | Mortars | por |
dc.subject | Phase change materials (PCM) | por |
dc.subject | Data mining techniques | por |
dc.subject | Artificial neural networks | por |
dc.subject | Support vector machines | por |
dc.subject | Morteros | por |
dc.subject | Materiales de cambio de fase (PCM) | por |
dc.subject | Técnicas de minería de datos | por |
dc.subject | Redes neuronales artificiales | por |
dc.subject | Máquinas de vectores soporte | por |
dc.title | Prediction of the mechanical behavior of mortars incorporating phase change materials using data mining technique | por |
dc.type | article | - |
dc.peerreviewed | yes | por |
dc.relation.publisherversion | https://materconstrucc.revistas.csic.es/index.php/materconstrucc/article/view/2986 | por |
oaire.citationIssue | 350 | por |
oaire.citationVolume | 73 | por |
dc.identifier.eissn | 1988-3226 | por |
dc.identifier.doi | 10.3989/mc.2023.298622 | por |
dc.date.embargo | 2025-05-05 | - |
dc.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Civil | por |
sdum.journal | Materiales de Construcción | por |
oaire.version | VoR | por |
dc.identifier.articlenumber | 313 | por |
dc.subject.ods | Erradicar a pobreza | por |
dc.subject.ods | Energias renováveis e acessíveis | por |
dc.subject.ods | Cidades e comunidades sustentáveis | por |
Aparece nas coleções: | C-TAC - Artigos em Revistas Internacionais |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Prediction of the mechanical behavior of mortars incorporating phase change materials using data mining technique_2023.pdf Até 2025-05-05 | 2,61 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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