Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Domingues, Vinícius Resende
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/44440
Resumo: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2022.
id UNB_9841ae06d98a4c8081e260433167b3a2
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/44440
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanosCombining numerical simulations, artificial intelligence and intelligent sampling algorithms to build surrogate models and calculate the probability of failure of urban tunnelsTúneis - projetos e construçãoGestão de riscosProbabilidade de falhaTese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2022.Quando é necessário avaliar, com uma abordagem probabilística, a interação dos túneis urbanos com as estruturas vizinhas, o poder computacional é um desafio importante para os modelos numéricos. Assim, algoritmos de amostragem inteligentes podem ser aliados na obtenção de um melhor conhecimento do domínio do resultado, mesmo que em posse de menos amostras. Ainda assim, quando a amostragem é limitada, a avaliação dos riscos do edifício também é restrita. É neste contexto que a inteligência artificial pode preencher uma importante lacuna na análise de risco, interpolando resultados e gerando amostras maiores em um curto espaço de tempo. Nesta tese foi utilizado um caso hipotético para validar a proposta metodológica. Tratase da escavação sequencial, tipo NATM de um túnel, de três diâmetros de profundidade, interagindo com um edifício contendo sete pavimentos. Primeiro, o modelo numérico tridimensional (MEF) foi resolvido deterministicamente e, logo após, seu domínio e malha foram refinados. Posteriormente, outras 170 soluções foram obtidas numericamente a partir de um programa de elementos finitos, amostrando estrategicamente as variáveis aleatórias envolvidas. Sequencialmente, fundamentado em 31 técnicas de inteligência artificial, foram avaliadas quais variáveis eram de maior importância para prever a magnitude do deslocamento vertical nos elementos de fundação de um edifício afetado. Assim, uma vez selecionadas as variáveis mais importantes, as 31 técnicas de inteligência artificial foram novamente treinadas e testadas para definir aquela que apresenta um menor R-quadrado. Finalmente, usando este algoritmo de melhor ajuste, foi possível realizar o cálculo da probabilidade de falha usando amostras maciças, com tamanhos na ordem de 107 . Estas amostras foram utilizadas para verificar a convergência da amostragem simples de Monte Carlo e suas variações, além dos métodos semianalíticos FOSM, FORM e SORM. A principal contribuição é metodológica e, portanto, este novo procedimento pode ser utilizado em avaliações de risco, relacionados a túneis, no estado da arte.When it is necessary to evaluate, with a probabilistic approach, the interaction of urban tunnels with neighboring structures, computational power is an important challenge for numerical models. Thus, intelligent sampling algorithms can be allies in obtaining a better knowledge of the result domain, even if in possession of a smaller number of samples. In any case, when sampling is limited, the evaluation of the building risks is also restricted. It is in this context that artificial intelligence can fill an important gap in risk analysis by interpolating results and generating larger samples in a short time. In this thesis a hypothetical case was used to validate the methodological proposal. It concerns the sequential excavation, as the NATM, of a tunnel, three-diameter deep, interacting with a building containing seven floors. First, the threedimensional numerical model (FEM) was solved deterministically, and then its domain and mesh were refined. After that, another 170 solutions were numerically obtained from a FEM software, strategically sampling the random variables involved. Sequentially, based on the 31 artificial intelligence techniques, it was evaluated which variables were of greatest importance to predict the magnitude of vertical displacement in the foundation elements of a surrounding building. Then, once the most important variables were selected, the 31 artificial intelligence techniques were again trained and tested to define the one with the least R-squared. Finally, by using this best-fit algorithm, it was possible to perform the calculation of the probability of failure using massive samples, with sizes on the order of 107 . These samples were used to check the convergence of simple Monte Carlo sampling and its variations, as well as the semianalytical FOSM, FORM, and SORM methods. The main contribution of this thesis is methodological; therefore, this new procedure can be aggregated to state-of-the-art risk assessment methodologies in tunnel-related problems.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Civil e Ambiental (FT ENC)Programa de Pós-Graduação em GeotecniaAssis, André Pacheco deOzelim, Luan Carlos de Sena Monteirovinicius.rdomingues@gmail.comDomingues, Vinícius Resende2022-08-08T22:04:38Z2022-08-08T22:04:38Z2022-08-082022-05-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfDOMINGUES, Vinícius Resende. Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos. 2022. xxii, 181 f., il. Tese (Doutorado em Geotecnia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.https://repositorio.unb.br/handle/10482/44440A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-02-20T16:47:54Zoai:repositorio.unb.br:10482/44440Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-02-20T16:47:54Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos
Combining numerical simulations, artificial intelligence and intelligent sampling algorithms to build surrogate models and calculate the probability of failure of urban tunnels
title Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos
spellingShingle Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos
Domingues, Vinícius Resende
Túneis - projetos e construção
Gestão de riscos
Probabilidade de falha
title_short Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos
title_full Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos
title_fullStr Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos
title_full_unstemmed Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos
title_sort Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos
author Domingues, Vinícius Resende
author_facet Domingues, Vinícius Resende
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Assis, André Pacheco de
Ozelim, Luan Carlos de Sena Monteiro
vinicius.rdomingues@gmail.com
dc.contributor.author.fl_str_mv Domingues, Vinícius Resende
dc.subject.por.fl_str_mv Túneis - projetos e construção
Gestão de riscos
Probabilidade de falha
topic Túneis - projetos e construção
Gestão de riscos
Probabilidade de falha
description Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2022.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-08-08T22:04:38Z
2022-08-08T22:04:38Z
2022-08-08
2022-05-31
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv DOMINGUES, Vinícius Resende. Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos. 2022. xxii, 181 f., il. Tese (Doutorado em Geotecnia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
https://repositorio.unb.br/handle/10482/44440
identifier_str_mv DOMINGUES, Vinícius Resende. Utilização de simulações numéricas, inteligência artificial e algoritmos de amostragem inteligente para construir modelos substitutos e calcular a probabilidade de falha de túneis urbanos. 2022. xxii, 181 f., il. Tese (Doutorado em Geotecnia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
url https://repositorio.unb.br/handle/10482/44440
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1814508239398633472

Registros relacionados