Predicción de la corrosión del acero de bajo carbono en intemperie rural y urbana

Resumen

Este artículo presenta la metodología de las redes neuronales artificiales (RNA) como solución para el modelado de los valores experimentales obtenidos en los procesos de corrosión atmosférica. Se desarrolla el modelo de RNA para la función de daño, expresada en μm de penetración para el acero de bajo carbono en función de las variables medioambientales, en el contexto del Proyecto MICAT (Mapa Iberoamericano de Corrosión Atmosférica) y programas de experimentación propios. Los datos experimentales son resultado de los estudios de calibración sobre sustratos ferrosos en tres sitios del territorio uruguayo, Sudamérica. Se incluyen, además, los valores experimentales obtenidos en los estudios de cinéticas iniciales, correspondientes a series especiales de cortos tiempos de exposición en una de las estaciones de ensayo. El modelo numérico de RNA muestra resultados con un valor de RMSE de 0,5 μm, en tanto el modelo de regresión clásico arroja un valor de 4,1 μm.