Estimativa de Recalque em Estacas Utilizando Redes Neurais Artificiais
Carla Beatriz Costa de Araújo1; Silvrano Adonias Dantas Neto1; Gérson Jacques Miranda dos Anjos2
1 UFC - Universidade Federal do Ceará; 2 Universidade Federal do Pará
Resumo
As redes neurais artificiais (RNA) vem sendo empregadas com eficiência na estimativa de recalques em fundações profundas. Nos trabalhos de Amâncio (2013), Silveira (2014) e Dantas Neto et. al (2014) os modelos desenvolvidos com a utilização das RNA apresentaram bons resultados para a previsão de recalques em estacas hélice contínua, estacas cravadas metálicas e estacas escavadas. Este trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de modelo de previsão de recalques em estacas desenvolvido a partir da utilização das RNA que consiste numa revisão dos modelos apresentados pelos autores citados anteriormente. No modelo apresentado neste trabalho foi utilizado um conjunto de padrões do tipo entrada-saída obtido a partir de 141 resultados de provas de carga estática, sendo a condição do subsolo caracterizada pela realização de sondagens a percussão do tipo SPT. Ao todo foram considerados os resultados obtidos a partir do ensaio de 91 estacas hélice contínua, 23 estacas cravadas metálicas e 27 estacas escavadas. Conjunto utilizado no processo de modelagem foi constituído por 1.320 exemplos do tipo entrada-saída. As variáveis de entrada consideradas para o modelo neuronal de estimativa de recalques foram: o tipo (T), comprimento (L) e diâmetro (D) da estaca; o somatório do NSPT ao longo do fuste da estaca (NF); o valor do NSPT na ponta da estaca (NP); a profundidade (d) da camada de solo abaixo da ponta da estaca que sofre influência do carregamento aplicado na ponta da estaca; e os três fatores representativos da estratigrafia do solo ao longo do fuste da estaca, definidos como fator representativo das camadas de solo argiloso (Arg), o fator representativo das camadas de solo siltoso (Sil), o fator representativo das camadas de solo arenoso (Ar); e por fim, a carga aplicada (P). O modelo apresentado neste trabalho possui uma arquitetura A:10-12-8-4-1, ou seja, é formado por 10 nós na camada de entrada, 12 neurônios na primeira camada oculta, 8 neurônios na segunda camada oculta, 4 neurônios na terceira camada oculta e um n
Palavras-chave: Redes neurais; Previsão de recalques; Fundações profundas