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Diseño sostenible de pavimentos de hormigón poroso para mitigar el cambio climático en ciudades mediante redes neuronales.
| dc.contributor.author | Wu, Yinglong | |
| dc.contributor.author | Pujadas Álvarez, Pablo | |
| dc.contributor.author | López Carreño, Rubén-Daniel | |
| dc.contributor.author | Pardo-Bosch, Francesc | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-06T17:48:54Z | |
| dc.date.available | 2025-10-06T17:48:54Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.isbn | 978-84-09-76849-3 | |
| dc.identifier.issn | 2695-5067 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/3804 | |
| dc.description | Climate change is increasing the frequency and intensity of extreme weather events, threatening the quality of life and health of people in urban environments. Among the main effects are flooding caused by torrential rains and rising temperatures due to the urban heat island effect. In this context, pervious concrete pavements can be a solution to address both challenges. Their high permeability minimizes surface runoff, while their evaporative cooling capacity reduces urban temperatures. Additionally, they offer added benefits such as groundwater recharge, improved road safety, and reduced energy consumption in adjacent buildings. However, the use of pervious concrete in pavements remains limited due to the lack of models to predict its mechanical strength and permeability. To address this issue, this study developed an optimized neural network-based model capable of accurately predicting both properties (R² = 0.97 and 0.98) based on the mix design materials. The results provide an efficient tool for designing pavements that foster more resilient and sustainable urban environments. | es_ES |
| dc.description.abstract | El cambio climático está incrementando la frecuencia e intensidad de fenómenos meteorológicos extremos, amenazando la calidad de vida y la salud de las personas en los entornos urbanos. Entre los principales efectos destacan las inundaciones por lluvias torrenciales y el aumento de temperaturas debido al efecto isla de calor. En este escenario, los pavimentos de hormigón poroso pueden ser una solución que ayude a abordar ambos desafíos. Su alta permeabilidad minimiza las escorrentías superficiales, mientras que su capacidad de enfriamiento mediante evaporación disminuye las temperaturas urbanas. Además, ofrecen beneficios adicionales como la recarga de acuíferos, la mejora de la seguridad vial y la reducción del consumo energético de los edificios colindantes. No obstante, el uso del hormigón poroso todavía es limitado en pavimentos debido a la falta de modelos para predecir su resistencia mecánica y permeabilidad. Para dar respuesta a ello, en este trabajo se ha desarrollado un modelo optimizado basado en redes neuronales capaz de predecir ambas propiedades con elevada precisión (R² = 0,97 y 0,98) a partir de los materiales de la dosificación. Los resultados proporcionan una herramienta eficiente para diseñar pavimentos que promuevan un entorno urbano más resiliente y sostenible. | es_ES |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.publisher | AEIPRO | es_ES |
| dc.subject | Ingeniería Civil, Urbanismo y Ordenación del Territorio. Construcción y Arquitectura | es_ES |
| dc.title | Diseño sostenible de pavimentos de hormigón poroso para mitigar el cambio climático en ciudades mediante redes neuronales. | es_ES |
| dc.title.alternative | Sustainable design of pervious concrete pavements to mitigate climate change in urban areas using neural networks. | es_ES |
| dc.type | Article | es_ES |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.61547/2502018 |
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