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Exploiting laminated limestone from Cariri Ceará for ornamental and coating purposes has generated about 2.9 million tons of waste, which is discarded of improperly, making it important to search for alternatives to this material. Thus, this work aims to develop artificial stone for wall and floor coating, using laminated limestone waste (Cariri Stone) and a polyester resin. Initially, Cariri stone waste was characterised, and then artificial stone was made with 25% resin and 75% waste, by volume. Water absorption tests and resistance to compression, flexion, abrasion and hard body impact were performed on the composites produced. The results showed that the artificial stone presented water absorption about 5 times lower and abrasion resistance 448% higher than the natural stone, compressive and flexural strength 38.8% and 72.9% lower than the natural stone, respectively, and energy values equivalent to the commercial natural stone in the hard body impact test. It can be observed that the composite produced has a technical potential for use as a coating in civil construction, after adjusting the production process of the artificial stone., A exploração do calcário laminado do Cariri Ceará para fins ornamentais e de revestimento gerou cerca de 2,9 milhões de toneladas de resíduos, que são descartados de forma inadequada, tornando importante a busca por alternativas a este material. Assim, este trabalho teve como objetivo desenvolver uma pedra artificial para revestimento de paredes e pisos, utilizando o resíduo de calcário laminado (Pedra Cariri) e uma resina de poliéster insaturada. Inicialmente, caracterizou-se o resíduo de Pedra Cariri e, em seguida, a pedra artificial foi confeccionada com 25% de resina e 75% de resíduo, em volume. Ensaios de absorção de água e resistência à compressão, flexão, abrasão e impacto de corpo duro foram realizados nos compósitos produzidos. Os resultados mostraram que a pedra artificial apresentou absorção de água cerca de 5 vezes menor e resistência à abrasão 448% maior que a pedra natural, resistência à compressão e flexão 38,8% e 72,9% menor que a pedra natural, respectivamente, e valores de energia equivalentes à pedra natural comercial no teste de impacto de corpo duro. Pode-se observar que o compósito produzido possui potencial técnico para uso como revestimento na construção civil, após adequação do processo produtivo da pedra artificial.

Resumo Este artigo teve como foco a estimativa de propriedades mecânicas essenciais à concepção de estruturas de concreto mediante um modelo confiável de predição da resistência à compressão, à tração e à flexão de concreto reforçado com fibra de aço (CRFA) utilizando redes neurais artificias (RNA), bem como avaliar a influência do teor de fibras nessas propriedades. A pesquisa utilizou um banco de dados com 57 estudos experimentais descritos na literatura, sendo implementado um modelo de rede neural com 12 variáveis de entrada, 1 de saída e 2 camadas ocultas com 16 neurônios. Como resultados, obtiveram-se as seguintes métricas indicadoras da qualidade do ajuste: um erro quadrático médio (MSE) de 22,63, 0,08 e 0,80, e um erro absoluto médio (MAE) de 3,64, 0,24 e 0,74 respectivamente para as resistências à compressão, à tração e à flexão. A análise da sensibilidade evidenciou que houve aumento considerável nas resistências à tração e à flexão com uso de fibras, o que é esperado. Os resultados confirmaram a capacidade de o modelo reproduzir de forma confiável as propriedades mecânicas do CRFA. Abstract The aim of this paper was to estimate the mechanical properties essential to the design of concrete structures through a reliable prediction model of the compressive, tensile and flexural strengths of concrete steel fiber reinforced concrete (CFRC) using Artificial Neural Networks (ANN), and also to evaluate the influence of the fiber content on these properties. The study used a database with 57 experimental studies from the literature, implementing a neural network model with 12 input variables, 1 output and 2 hidden layers with 16 neurons. The results obtained were a mean square error (MSE) of 22.63, 0.08 and 0.80, and a mean absolute error (MAE) of 3.64, 0.24 and 0.74, respectively, for the compressive, tensile and flexural strengths. The sensitivity analysis showed that there was a considerable increase in tensile and flexural strengths with the use of fibers, which was expected. The results confirmed the model's ability to reliably reproduce the mechanical properties of the CFRC.