Método de automatização do processo de redosagem de concreto em central dosadora

Concrete is a standardized material whose consistency is measured by the slump, which has a previously defined acceptability range, but not always respected in the process of tracing water by the truck mixer operator, causing material losses when returned by the construction staff, or structural...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Torres, Raphael José Rodrigues
Outros Autores: Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira
Formato: Dissertação
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Concreto usinado
Slump
Automação
Iot
Betoneira
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/32713
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spelling ri-123456789-327132021-06-16T00:03:27Z Método de automatização do processo de redosagem de concreto em central dosadora Torres, Raphael José Rodrigues Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira http://lattes.cnpq.br/0191855459269383 http://lattes.cnpq.br/8670475877813913 Santana Júnior, Orivaldo Vieira de http://lattes.cnpq.br/5050555219716698 Moioli, Renan Cipriano http://lattes.cnpq.br/3898958813303048 Lima, Gabriel Constantino de http://lattes.cnpq.br/5518075524384669 Concreto usinado Slump Automação Iot Betoneira Concrete is a standardized material whose consistency is measured by the slump, which has a previously defined acceptability range, but not always respected in the process of tracing water by the truck mixer operator, causing material losses when returned by the construction staff, or structural problems, by reducing the strength due water excess. Thus, in this work the new technologies for slump characterization will be presented, in order to develop an automation mechanism with the use of sensors and internet of things (IoT), capable of ensuring the material properties. In this sense, we used the works of Amziane et al (2005), Palazzo et al (1989), and Nagarajan et al (2020), as well as NBR 7212 (2012), and others developed within this area. Preliminary studies point to the possibility of use sensors inside the concrete plant, installed in truck mixer, in order to obtain reliable slump results. As well as for the use of machine learning to identify the degree of fluidity, at the time of dosing. 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. 2021-06-16T00:02:15Z 2021-06-16T00:02:15Z 2021-03-30 masterThesis TORRES, Raphael José Rodrigues. Método de automatização do processo de redosagem de concreto em central dosadora. 2021. 37f. Dissertação (Mestrado Profissional em Ciência, Tecnologia e Inovação) - Escola de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2021. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/32713 pt_BR Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO
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Método de automatização do processo de redosagem de concreto em central dosadora
description Concrete is a standardized material whose consistency is measured by the slump, which has a previously defined acceptability range, but not always respected in the process of tracing water by the truck mixer operator, causing material losses when returned by the construction staff, or structural problems, by reducing the strength due water excess. Thus, in this work the new technologies for slump characterization will be presented, in order to develop an automation mechanism with the use of sensors and internet of things (IoT), capable of ensuring the material properties. In this sense, we used the works of Amziane et al (2005), Palazzo et al (1989), and Nagarajan et al (2020), as well as NBR 7212 (2012), and others developed within this area. Preliminary studies point to the possibility of use sensors inside the concrete plant, installed in truck mixer, in order to obtain reliable slump results. As well as for the use of machine learning to identify the degree of fluidity, at the time of dosing.
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