Métodos de inteligência computacional com otimização evolucionária para a estimativa de propriedades mecânicas do concreto de agregado leve

• Autor(a) principal: Andrade, Jonata Jefferson
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/6091
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Inteligência computacional; Concreto de agregado leve; Otimização; Computational intelligence; Lightweight aggregate concrete; Optmization

No concreto de agregado leve, a resistência à compressão e o módulo de elasticidade são as propriedades mecânicas mais importantes e consequentemente as mais comumente analisadas. A relação entre os componentes do concreto de agregado leve e suas propriedades mecânicas é altamente não linear, e o estabelecimento de um modelo de previsão abrangente de tais características é usualmente problemático. Existem trabalhos que buscam encontrar essa relação de formas empíricas. Há também trabalhos que buscam aplicar técnicas de inteligência computacional para prever essas propriedades a partir dos componentes do concreto. Prever com precisão as propriedades mecânicas do concreto de agregado leve é um problema crítico em projetos de engenharia que utilizam esse material. O objetivo desta dissertação é avaliar o desempenho de diferentes métodos de inteligência computacional para prever a módulo de elasticidade e a resistência à compressão aos 28 dias de concretos de agregados leves em função do fator água/cimento, volume de agregado leve, quantidade de cimento e densidade do agregado leve. Para a escolha da melhor configuração de cada método, foi definida uma metodologia utilizando o algoritmo de otimização PSO (Particle Swarm Optmization). Por fim, é verificada a capacidade de generalização dos métodos através do processo de validação cruzada de modo a encontrar o método que apresenta o melhor desempenho na aproximação das duas propriedades mecânicas.