Onderzoeksrecord VV-0187 — Niet-destructieve evaluatie van de hechtsterkte van betonvloerlagen met behulp van RBF-neurale netwerken
Disclaimer bij vertaling en gebruik: dit is een Nederlandse werkvertaling en samenvatting van de oorspronkelijke publicatie. Bij verschillen in betekenis, formulering of interpretatie is uitsluitend de oorspronkelijke tekst bepalend. Raadpleeg altijd de originele publicatie via de bronlink.
Oorspronkelijke titel
NON-DESTRUCTIVE EVALUATION OF THE PULL-OFF ADHESION OF CONCRETE FLOOR LAYERS USING RBF NEURAL NETWORK
Brongegevens
- Auteurs
- Łukasz Sadowski
- Jaar
- 2013
- Tijdschrift of instelling
- Journal of Civil Engineering and Management
- Onderzoekstype
- Toegepast onderzoek
- Website-vakgebieden
- vloeren; beton; hechtsterkte; niet-destructief
- Materialen en technieken
- beton; RBF-neurale netwerken; akoestische impulsrespons; optische lasertriangulatie
- Schadebeeld of thema
- vloerinspectie; kwaliteitsbeoordeling; innovatieve technieken
Nederlandstalige samenvatting en conclusies
De hechting tussen de lagen van een betonvloer is een cruciale eigenschap die tijdens inspecties wordt beoordeeld. Traditioneel wordt de hechtsterkte gemeten met de pull-off methode, maar deze techniek beschadigt de vloer op de testlocaties, wat leidt tot extra herstelwerkzaamheden. Dit onderzoek stelt een alternatieve methode voor die gebruikmaakt van een RBF-neuraal netwerk om de hechtsterkte van de bovenlaag aan de onderlaag te evalueren zonder de vloer te beschadigen. Door gebruik te maken van niet-destructieve technieken zoals de akoestische impulsrespons en optische lasertriangulatie, kan de hechtsterkte op verschillende punten van de vloer worden beoordeeld zonder dat er schade ontstaat. Dit biedt een waardevolle oplossing voor de evaluatie van betonvloeren, waardoor inspecties efficiënter en kosteneffectiever worden.
Betekenis voor de vloerpraktijk
De ontwikkeling van niet-destructieve evaluatiemethoden voor de hechtsterkte van betonvloeren kan de inspectieprocessen in de vloerpraktijk aanzienlijk verbeteren. Dit vermindert de noodzaak voor herstelwerkzaamheden en verhoogt de efficiëntie van kwaliteitsbeoordelingen, wat leidt tot kostenbesparingen en minder overlast voor gebruikers.
Bron
Łukasz Sadowski. 2013. “NON-DESTRUCTIVE EVALUATION OF THE PULL-OFF ADHESION OF CONCRETE FLOOR LAYERS USING RBF NEURAL NETWORK.” Journal of Civil Engineering and Management. https://doi.org/10.3846/13923730.2013.790838
Auteur-jaarverwijzing: (Sadowski 2013)
Openbaarheid en bronlinks
De oorspronkelijke publicatie blijft de primaire bron.
Opgenomen in het Vloerenvademecum op 11-10-2026.