Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/40790 |
Resumo: | A maioria das obras de engenharia geotécnica demanda a investigação da resistência ao cisalhamento do solo, usualmente feita a partir de ensaios de campo e laboratório. Ferramentas de inteligência artificial são uma alternativa aos métodos tradicionais de determinação dos parâmetros de resistência ao cisalhamento dos solos. Este artigo busca identificar os tipos de algoritmos utilizados e os fatores que precisam ser considerados. Com essa finalidade um mapeamento sistemático da literatura foi elaborado para identificar e extrair dados de artigos publicados sobre o tema. Dessa análise foram observadas dezessete técnicas aplicadas a diferentes tipos de solo cuja avaliação do desempenho na estimativa dos parâmetros de resistência ao cisalhamento foi considerada satisfatória na maior parte dos casos. |
id |
UFRN_8d793e93b21501de7f8b14a73de8afe6 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/40790 |
network_acronym_str |
UFRN |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRN |
repository_id_str |
|
spelling |
Carvalho, Matheus Gomes deFreitas Neto, Osvaldo deAzevedo, Letícia Maria Macêdo deFrança, Fagner Alexandre Nunes de2018-12-20T11:52:47Z2021-09-29T14:39:14Z2018-12-20T11:52:47Z2021-09-29T14:39:14Z20182012937703CARVALHO, Matheus Gomes de. Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura. 2018. 19f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Civil) - Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Civil, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/40790A maioria das obras de engenharia geotécnica demanda a investigação da resistência ao cisalhamento do solo, usualmente feita a partir de ensaios de campo e laboratório. Ferramentas de inteligência artificial são uma alternativa aos métodos tradicionais de determinação dos parâmetros de resistência ao cisalhamento dos solos. Este artigo busca identificar os tipos de algoritmos utilizados e os fatores que precisam ser considerados. Com essa finalidade um mapeamento sistemático da literatura foi elaborado para identificar e extrair dados de artigos publicados sobre o tema. Dessa análise foram observadas dezessete técnicas aplicadas a diferentes tipos de solo cuja avaliação do desempenho na estimativa dos parâmetros de resistência ao cisalhamento foi considerada satisfatória na maior parte dos casos.Determination of the shear strength properties of soil are required in the design of most geotechnical structures. Field and laboratory tests are usually applied in the determination of shear strength parameters. Artificial intelligence methods are an alternative to traditional techniques. This paper intends to identify which algorithms are used and what are the elements that need to be taken in consideration. A systematic mapping review was conducted to map and extract data from publications in the field. Seventeen artificial intelligence techniques were applied to several types of soil with a mostly satisfactory performance on predicting shear strength parametersUniversidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilEngenharia CivilAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessMapeamento sistemáticoResistência ao cisalhamentoInteligência artificialSystematic mappingShear strengthArtificial intelligenceAplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literaturainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAplicacoesdeInteligencia_Carvalho_2018.pdfArtigo Científicoapplication/pdf1189482https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/40790/1/AplicacoesdeInteligencia_Carvalho_2018.pdff93bda0d00eb17dc10108610c939ddd8MD51CC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream914https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/40790/2/license_rdf4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbefMD52LICENSElicense.txttext/plain714https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/40790/3/license.txt7278bab9c5c886812fa7d225dc807888MD53TEXTAplicacoesdeInteligencia_Carvalho_2018.pdf.txtExtracted texttext/plain37883https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/40790/4/AplicacoesdeInteligencia_Carvalho_2018.pdf.txtad7fe339c8ecc30eb68ec6e45addbde5MD54123456789/407902021-09-29 11:39:14.53oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-09-29T14:39:14Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura |
title |
Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura |
spellingShingle |
Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura Carvalho, Matheus Gomes de Mapeamento sistemático Resistência ao cisalhamento Inteligência artificial Systematic mapping Shear strength Artificial intelligence |
title_short |
Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura |
title_full |
Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura |
title_fullStr |
Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura |
title_full_unstemmed |
Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura |
title_sort |
Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura |
author |
Carvalho, Matheus Gomes de |
author_facet |
Carvalho, Matheus Gomes de |
author_role |
author |
dc.contributor.referees1.none.fl_str_mv |
Freitas Neto, Osvaldo de |
dc.contributor.referees2.none.fl_str_mv |
Azevedo, Letícia Maria Macêdo de |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Carvalho, Matheus Gomes de |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
França, Fagner Alexandre Nunes de |
contributor_str_mv |
França, Fagner Alexandre Nunes de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Mapeamento sistemático Resistência ao cisalhamento Inteligência artificial Systematic mapping Shear strength Artificial intelligence |
topic |
Mapeamento sistemático Resistência ao cisalhamento Inteligência artificial Systematic mapping Shear strength Artificial intelligence |
description |
A maioria das obras de engenharia geotécnica demanda a investigação da resistência ao cisalhamento do solo, usualmente feita a partir de ensaios de campo e laboratório. Ferramentas de inteligência artificial são uma alternativa aos métodos tradicionais de determinação dos parâmetros de resistência ao cisalhamento dos solos. Este artigo busca identificar os tipos de algoritmos utilizados e os fatores que precisam ser considerados. Com essa finalidade um mapeamento sistemático da literatura foi elaborado para identificar e extrair dados de artigos publicados sobre o tema. Dessa análise foram observadas dezessete técnicas aplicadas a diferentes tipos de solo cuja avaliação do desempenho na estimativa dos parâmetros de resistência ao cisalhamento foi considerada satisfatória na maior parte dos casos. |
publishDate |
2018 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2018-12-20T11:52:47Z 2021-09-29T14:39:14Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2018-12-20T11:52:47Z 2021-09-29T14:39:14Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2018 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.pt_BR.fl_str_mv |
2012937703 |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
CARVALHO, Matheus Gomes de. Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura. 2018. 19f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Civil) - Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Civil, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/40790 |
identifier_str_mv |
2012937703 CARVALHO, Matheus Gomes de. Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura. 2018. 19f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Civil) - Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Civil, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018. |
url |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/40790 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFRN |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Engenharia Civil |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRN instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) instacron:UFRN |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
instacron_str |
UFRN |
institution |
UFRN |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRN |
collection |
Repositório Institucional da UFRN |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/40790/1/AplicacoesdeInteligencia_Carvalho_2018.pdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/40790/2/license_rdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/40790/3/license.txt https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/40790/4/AplicacoesdeInteligencia_Carvalho_2018.pdf.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
f93bda0d00eb17dc10108610c939ddd8 4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbef 7278bab9c5c886812fa7d225dc807888 ad7fe339c8ecc30eb68ec6e45addbde5 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802117723993407488 |