Desenvolvimento de um sistema pericial para apoio à optimização da compactação de geomateriais em vias de comunicação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, Rui Filipe Pedreira
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/7981
Resumo: Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil - Área de Especialização em Projecto de Estruturas e Geotecnia
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spelling Desenvolvimento de um sistema pericial para apoio à optimização da compactação de geomateriais em vias de comunicaçãoDevelopment of an intelligent system to support compaction optimization of geomaterials in transportation networkCompactação de geomateriaisGuide terrassements RoutiersInteligência artificialSistemas baseados em conhecimentoData miningGeomaterial compactionArtificial IntelligenceKnowledge-based SystemsData MiningOptimisationEvolutionary Computation625.73624.138Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil - Área de Especialização em Projecto de Estruturas e GeotecniaA compactação de geomateriais tem encontrado na filosofia de controlo por procedimento, uma alternativa garante do binómio economia qualidade da obra, tanto em fase de execução, como de serviço. Nesta linha, sobressai a investigação desenvolvida em França, cujos resultados derivaram num importante conhecimento em matéria de compactação e úteis recomendações sobre a sua execução. Estas recomendações, contidas no Guide Terrassements Routiers (GTR), prescrevem a tarefa de compactação através da especificação de parâmetros quer qualitativos quer quantitativos, apresentados essencialmente na forma de modalidades relativas a um dueto material-compactador. O conjunto destas modalidades, apresentado nas chamadas “Tabelas de Compactação”, pode ser visto como uma base de dados, para a qual uma análise estatística pode permitir a determinação de um estado superior de conhecimento, pela descoberta de tendências e padrões nos dados. Este processo, enquadrado no domínio da Inteligência Artificial e chamado de Data Mining foi aplicado sobre as Tabelas de Compactação, aproveitando as potencialidades da ferramenta estatística R. Mais do que o carácter previsional, os modelos mais fiáveis obtidos, baseados nas técnicas não lineares de redes neuronais e máquinas de vectores de suporte, permitem a quantificação da importância das variáveis envolvidas na tarefa de compactação e a dissecação do seu relacionamento físico. Estes modelos, combinados com as relações já conhecidas da filosofia GTR e com padrões mais superficiais dos dados, permitem a automatização das condições de compactação tal como definidas nas recomendações francesas. O formato das Tabelas de Compactação sugere, no entanto, a compactação na perspectiva individual do binómio “material compactador”, quando na prática interessará estabelecer um dueto “conjunto de materiais-parque de compactadores”. Para tal efeito, recorreu-se a técnicas de Optimização, nomeadamente de procura “cega” e pesquisa por algoritmos evolucionários, visando, por um lado uma solução que minimiza o custo de execução da compactação, e por outro lado uma solução que permite a compactação num período de tempo estabelecido. Esta tarefa de optimização, a qual pode ser simulada para distintos cenários de compactação no que respeita ao faseamento de execução, foi integrada no sistema pericial desenvolvido, que inclui uma interface com o utilizador e que se constitui como uma plataforma de apoio à decisão na tarefa de compactação.Geomaterial compaction has met in the control philosophy by procedure a guarantee for the binomial economy quality of construction, either in execution phase or in service phase. In this line, French research is highlighted, whose results generated important knowledge in theory of compaction and useful recommendations on its execution. These recommendations, which are contained in the Guide Terrassements Routiers (GTR), prescribe the compaction work through the specification of qualitative and quantitative parameters that are presented essentially in the form of modalities for each material-compactor duet. The set of these modalities, which is presented in the “Compaction Tables”, can be seen as a database for which a statistical analysis may allow the determination of a superior state of knowledge, through the discovery of trends and patterns in the data. This process from the domain of Artificial Intelligence, which is called Data Mining, was applied on the Compaction Tables using the potentialities of the R statistical tool. More than the predictive capacity, the best models obtained, based on the neural networks and support vector machines nonlinear techniques, allow the importance quantification of the variables involved in the compaction work and the dissection of its physical relationship. The combination of these models with the known relations of the GTR philosophy and superficial patterns of the data, allows the automatization of the compaction conditions defined in the French recommendations. The format of the Compaction Tables suggests however the compaction in the individual perspective of the “material-compactor” duet when, in practice, it is necessary to establish a “set of materials-fleet of compactors” duo. To this effect, Optimisation techniques of “blind” search and search by evolutionary algorithms were used, aiming on one hand a solution that minimizes the compaction cost and on the another hand a solution that allows to execute the compaction work in a defined period of time. This optimisation task, which can be simulated for different scenarios of compaction regarding the execution sequence, was integrated into the expert system developed, which includes a user interface and constitutes a decision support platform to the compaction work.Correia, A. GomesCortez, PauloUniversidade do MinhoMarques, Rui Filipe Pedreira2007-12-282007-12-28T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/7981porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:17:58Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/7981Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:10:41.177774Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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