Aplicação de métodos de inteligência computacional para a previsão de propriedades mecânicas do concreto de agregado leve
Jonata Jefferson Andrade1; Flávio de Souza Barbosa1; Michèle Cristina Resende Farage1; Anne-Lise Beaucour2; Sophie Ortola2; Leonardo Goliatt da Fonseca1
1 Universidade Federal de Juiz de Fora; 2 Universidade de Cergy-Pontoise
doi:10.20906/CPS/CILAMCE2015-0716
Resumo
Nas últimas décadas, o concreto convencional, de densidade normal, tem sido o material estrutural mais empregado no Brasil. A razão deste fato é dada por vantagens de seu uso, tais como a adaptação a qualquer tipo de forma, grande durabilidade, baixo custo de manutenção e resistência a efeitos térmicos. Por outro lado, sua grande desvantagem é o elevado peso próprio. Nesse contexto, o uso de concretos de menor densidade surge como a solução para esse problema. No concreto estrutural leve, a resistência à compressão e a densidade são as propriedades mais importantes e consequentemente as mais comumente analisadas. A maioria das normas apresentam relações entre a densidade do concreto leve e sua resistência à compressão. O módulo de elasticidade também tem grande importância para o concreto estrutural leve dada a sua influência sobre as deformações das peças. A relação entre os componentes do concreto e suas propriedades mecânicas é altamente não-linear, e o estabelecimento de um modelo matemático abrangente é usualmente problemático. Os vários ingredientes que compõem o concreto de agregado leve, além da não linearidade nas estruturas, podem complicar o cálculo da resistência à compressão, entre outras propriedades. Dessa forma, modelos mecanicistas de propriedades do concreto podem não ser suficientes para atender as exigências do projeto de concretos de agregados leves. Prever com precisão as propriedades mecânicas do concreto é um problema crítico em construções de concreto de agregado leve. Até o presente momento, considerando o cenário de pesquisa de concretos de agregados leves, nenhum trabalho explorou diferentes técnicas preditivas além das redes neurais artificiais. O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de métodos de inteligência computacional, a saber, Máquinas de Vetores Suporte, Processos Gaussianos, Máquinas de Aprendizado Extremo e Florestas de Árvores de Decisão, para prever o módulo de elasticidade e a resistência à compressão de concretos de agregado leve, de forma a obter um valor próx
Palavras-chave: Concreto de agregados leves; Aprendizado de máquina; Inteligência computacional