Um MÃtodo para localizaÃÃo e estimaÃÃo das caracterÃsticas geotÃcnicas dos solos da regiÃo metropolitana de Fortaleza-Ce para fins de pavimentaÃÃo

• Autor(a) principal: Antonio Junior Alves Ribeiro
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
• Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=9859
• topic: Redes neurais artificiais; Pavimentos; Geocartografia; Geoprocessamento; Artificial Neural Networks (ANN); Paving; Classification TRB; CBR; Geotechnical Modeling; Geomapping; Geoprocessing; ENGENHARIA DE TRANSPORTES

Esta investigaÃÃo propÃe o desenvolvimento de um mÃtodo para a localizaÃÃo e prediÃÃo das caracterÃsticas geotÃcnicas dos solos que possa contribuir para o processo da tomada de decisÃo, quanto à sua utilizaÃÃo, para fins de pavimentaÃÃo. Utilizou-se Geoprocessamento e Redes Neurais Artificiais (RNAs) como tÃcnicas de modelagem, bem como variÃveis biofÃsicas e espaciais como explicativas dos fenÃmenos modelados. As caracterÃsticas pesquisadas (pedologia, geologia, geomorfologia, vegetaÃÃo, altimetria e posiÃÃo) se correlacionaram com as variÃveis geotÃcnicas estimadas (classificaÃÃo TRB - Transportation Research Board e CBR - California Bearing Ratio) para solos provenientes da RegiÃo Metropolitana de Fortaleza (RMF). Assim, desenvolveu-se trÃs modelos de RNAs que foram calibrados, validados e testados. Dois desses modelos foram dedicados à geraÃÃo de estimativas de CBR nas energias de compactaÃÃo normal (CBR-N) e intermediÃria (CBR-I). O terceiro modelo foi elaborado para geraÃÃo de estimativas da classificaÃÃo TRB dos solos da RMF. As caracterÃsticas geotÃcnicas estimadas por estes modelos possibilitaram a elaboraÃÃo dos chamados Mapas GeotÃcnicos Neurais, estratificados para previsÃo dos valores de CBR-N, CBR-I e ClassificaÃÃo TRB. Adicionalmente, os mapas produzidos e todas as informaÃÃes da pesquisa foram disponibilizados em um Sistema de InformaÃÃes GeogrÃficas Web (SIG-Web), de forma a possibilitar seu uso em projetos viÃrios e estudos acadÃmicos futuros, tanto para download dos mapas gerados, quanto para geraÃÃo de estimativas para uma Ãrea especÃfica da RMF. AlÃm disso, disponibilizou-se ao SIG-Web um realimentador de pontos geotÃcnicos para permitir uma recalibraÃÃo futura dos modelos na tentativa de melhorar a qualidade das estimativas geradas que atualmente à superior a 90% de taxa de acerto.