Redes neurais artificiais para previsão de capacidade de carga em estacas do tipo hélice contínua / Artificial neural networks for load capacity prediction in continuous flight auger piles

• Autor(a) principal: Moreira, Iago Irteson Pegado
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Morais, Emerson Cordeiro, Moraes, Raykleison Igor dos Reis, Zissou, Alex de Jesus, Campos, Pedro Silvestre da Silva, Marques, Glauber Tadaiesky, Chase, Otavio Andre, de Almeida, José Felipe Souza
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Veras
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/40771
• topic: Redes Neurais Artificiais; Engenharia Geotécnica; Capacidade de Carga.

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são usadas atualmente para uma gama de problemas lineares e não-lineares, pois é utilizada como uma ferramenta alternativa para prever determinados fenômenos no ramo da Engenharia Geotécnica. Especificamente neste trabalho, aplica-se a ferramenta RNA Perceptron de Múltiplas Camadas para previsão de capacidade de carga de estacas escavadas do tipo hélice contínua. Para a construção da base de dados foram utilizados dados de literatura de prova de carga estática e de ensaio de sondagem de simples reconhecimento (SPT) de diferentes estados do Brasil, com diferentes tipos de solo. Foram realizados 60 tipos de configurações para a arquitetura da rede neural, objetivando a predição da capacidade de carga da estaca, gerando gráficos de treinamento da rede, de teste e erro quadrático médio. Os resultados mostram que as RNAs têm um grande potencial para resolver problemas deste tipo e para auxiliar em tomada de decisões.