[pt] MACHINE LEARNING PARA PREVISÃO DO COMPORTAMENTO DE AREIAS EM ENSAIOS DE CISALHAMENTO DIRETO E DSS

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: GLEYCE DE SOUZA BAPTISTA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL; [pt] MODELAGEM PREDITIVA; [pt] CISALHAMENTO DIRETO; [en] ARTIFICIAL INTELLIGENCE; [en] PREDICTIVE MODELLING; [en] DIRECT SHEAR
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68591&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68591&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68591

[pt] Na geotecnia, os parâmetros de resistência do solo são essenciais para qualquer projeto. Os ensaios de campo e laboratório são essenciais, mas ainda enfrentam muitas limitações práticas e financeiras. Além disso, métodos tradicionais, apoiados em relações empíricas ou teóricas, frequentemente não conseguem abranger a complexidade comportamental do solo. Diante disso, destaca-se a necessidade de explorar alternativas para superar essas barreiras. Neste contexto, a inteligência artificial surge como uma abordagem inovadora. Este estudo propõe um modelo preditivo para analisar a curva tensão-deslocamento em ensaios de cisalhamento direto e tensão-deformação em ensaios de cisalhamento simples (Direct Simple Shear - DSS) em areia. Após coletar e digitalizar dados de diversas fontes acadêmicas, formou-se uma base experimental robusta para treinar três algoritmos de Machine Learning (ML): Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF) e Feedforward Neural Network (FNN). Foram realizadas análises comparativas dos modelos, com foco particular na avaliação de métricas de desempenho e curvas dos ensaios de validação. O RF destacou-se por sua precisão e confiabilidade. Embora os modelos SVR e FNN tenham demonstrado utilidade, o RF emergiu como o mais eficaz. Este resultado reforça a viabilidade dos modelos de ML, particularmente o RF, como ferramentas valiosas para engenheiros geotécnicos e pesquisadores na previsão do comportamento de areias, mesmo com um conjunto de dados limitado.