PREDIÇÃO DO ANGULO DE RESISTENCIA AO CISALHAMENTO DOS SOLOS VIA PROGRAMAÇÃO GENETICA GRAMATICAL

• Autor(a) principal: Ferraz, Marcus Souza
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: de Souza, Felipe Rafael, Fonseca, Leonardo Goliatt, Bernardino, Heder Soares
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia
• Texto Completo: https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/15041

Resumo. A determinacao do angulo de resistencia ao cisalhamento dos solos desempenha um papel fundamental no processo de concepção das estruturas geotécnicas. Tal parametro pode ser obtido experimentalmente por meio de ensaios laboratoriais ou de campo que exigem procedimentos criteriosos conforme as normas relacionadas. Al´em disso, grande parte dascorrelações empıricas que sao utilizadas para a determinacao de levam em consideração dados experimentais limitados e, consequentemente, nao fornecem boas previsões. Por tais motivos, várias técnicas de modelagem estatıstica e numerica vem sendo propostas, dentre as quais, as técnicas de inteligencia computacional, na tentativa de estimar e/ou prever o comportamento dos solos e suas propriedades. Este estudo tem por objetivo utilizar a programação genetica gramatical (PGG) para este fim, tomando por base um banco de dados provenientes de ensaios consolidados drenados (CD) dispon´Ä±veis na literatura e utilizados por outros autores em técnicas diferenciadas. Neste sentido, busca-se avaliar o desempenho do modelo emcomparacão com os modelos ja desenvolvidos nesta linha, com base em criterios de avaliacao estatıstica. Vale ressaltar que o parˆametro de maior significancia `a determinação do angulo de atrito interno dos solos ´e a densidade natural do solo, e conclui-se que o modelo gerado pode ser utilizado como alternativa na predic¸ ˜ao de tal ˆangulo, uma vez que o erro percentualabsoluto m´edio resultante ´e de 6.329 %. Keywords: ˆangulo de resistencia ao cisalhamento dos solos, predicao, inteligencia computacional, programacao gen´etica gramatical, modelagem de dados