Abordagem data mining para a previsão da sesistência à compressão uniaxial de misturas laboratoriais de solo-cimento

• Autor(a) principal: Tinoco, Joaquim Agostinho Barbosa
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Correia, António Alberto S., Venda, Paulo J., Correia, A. Gomes, Lemos, Luís J. L.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/60008
• topic: Misturas solo-cimento; Resistência à compressão uniaxial; Data mining; Análise de sensibilidade; data minig approach; sensitivity analysis; Soil-cement mixtures; unconfined compression strength; Engenharia e Tecnologia::Engenharia Civil

A previsão da resistência à compressão uniaxial (qu) de misturas solo-cimento é de elevada importância durante a fase de projeto. Para a sua quantificação são realizados ensaios laboratoriais, os quais consomem muito tempo e recursos. Neste artigo é apresentada uma nova abordagem para avaliação da qu ao longo do tempo tirando proveito das elevadas capacidades de aprendizagem das técnicas de Inteligência Artificial (IA). Três algoritmos de IA, nomeadamente as Redes Neuronais Artificiais (RNAs), as Máquinas de Vetores de Suporte (MVSs) e Regressões Múltiplas (RMs), foram treinados utilizando uma base de dados composta por 444 registos contemplando solos não coesivos, coesivos e orgânicos, assim como diferentes ligantes, condições de mistura e tempos de cura. Os resultados obtidos evidenciam um desempenho promissor na previsão da qu de misturas laboratoriais de solo-cimento, sendo o melhor desempenho conseguido através da média das previsões obtidas pelas MVSs e RNAs (R2=0.95). Estes modelos reproduzem eficazmente os principais efeitos das variáveis de entrada, nomeadamente da razão água/cimento, teor em cimento, teor em matéria orgânica e tempo de cura, as quais são conhecidas como preponderantes no comportamento de misturas solo-cimento.