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Título: Uso de técnicas de inteligência artificial na estimativa de deslocamentos e danos induzidos por escavações subterrâneas
Outros títulos: Use of artificial intelligence techniques to estimate displacements and damage induced by tunneling
Autor(es): Chissolucombe, Ircílio
Orientador(es): Assis, André Pacheco de
Farias, Márcio Muniz de
Assunto: Redes neurais
Teoria das estruturas
Mecânica dos solos
Data de publicação: 28-Abr-2010
Referência: CHISSOLUCOMBE, Ircílio. Uso de técnicas de inteligência artificial na estimativa de deslocamentos e danos induzidos por escavações subterrâneas. 2009. 216 f. Tese (Doutorado em Geotecnica)-Universidade de Brasília, Brasília, 2009.
Resumo: Estimar os deslocamentos induzidos pela escavação de um túnel e os possíveis danos que os mesmos possam causar nas estruturas adjacentes ao túnel é um dos desafios que a equipe de engenheiros projetistas enfrentam na fase de projeto de um túnel. Os principais métodos utilizados para estimar os descolamentos são os empíricos, analíticos e as simulações numéricas. Cada um dos métodos acima citados tem suas vantagens e desvantagens, por exemplo, os métodos empíricos tem como principal vantagem a fácil utilização e como principal desvantagem a não consideração dos parâmetros de resistência e deformabilidade do maciço. Os métodos analíticos têm como principal vantagem a incorporação do efeito 3D (deslocamentos que ocorrem antes da escavação do túnel) e dos parâmetros de resistência e deformabilidade do maciço e a principal desvantagem desse método é que o efeito 3D e os parâmetros de resistência e deformabilidade do maciço estão dentro de um único parâmetro denominado de gap. Já nas simulações numéricas tem-se como principal vantagem a possibilidade de simular as várias etapas construtivas da obra e como desvantagem tem-se a utilização de um modelo constitutivo realístico e estar em posse de um programa de ensaios que possam fornecer os parâmetros necessários a utilização do modelo. Neste trabalho faz-se uso de duas técnicas de Inteligência Artificial (IA), uma denominada de Redes Neurais Artificiais (RNAs) que foi utilizada para estimar os deslocamentos induzidos pela escavação de um túnel e a outra denominada de Lógica Fuzzy que foi utilizada para estimar os danos nas estruturas adjacentes a escavação do túnel. Estas técnicas foram utilizadas em uma situação real ocorrida durante a escavação do Metrô-DF. Os resultados obtidos mostraram que a técnica de RNAs é extremamente eficiente quando tem-se um conjunto de dados para treinamento que abrangem todo o universo do problema. Os danos estimados utilizando a técnica de Lógica Fuzzy para o caso de estruturas adjacentes a escavação do Metrô-DF foram condizentes com o ocorrido em campo. ___________________________________________________________________________________ ABSTRACT
Estimating displacements induced by tunneling and the possible damage it may cause structures adjacent to the tunnel is one of the challenges the project engineer team faces in the tunnel design phase. The main methods used to estimate displacements are empirical, analytical and numerical simulations. Each of the aforementioned methods has advantages and disadvantages. For example, the main advantage of empirical methods is they are easy to use and their main disadvantage is they do not consider mass deformability and resistance parameters. The main advantage of analytical methods is that they incorporate the 3D effect (displacements that may occur before tunneling) and the ground deformability and resistance parameters. The main disadvantage of this method is that the 3D effect and the ground deformability and resistance parameters are in a single parameter called gap. With numerical simulations, the main advantage is the possibility to simulate the various construction phases for the work, and the disadvantage is the use of a realistic constitutive model while being in possession of a testing program that can provide the necessary parameters for using the model. In this study, we use two Artificial Intelligence (AI) techniques, one called Artificial Neural Networks (ANNs) which were used to estimate the displacements induced by tunneling, and the other called Fuzzy Logic, which was used to estimate the damage in structures adjacent to the tunnel. These techniques were used in a real situation that occurred during the excavations for the Federal District’s subway. The results reveal that the ANNs technique is extremely efficient when we have a set of data for training and that encompass the entire universe of the problem. Estimated damage using the Fuzzy Logic Technique of structures adjacent to the Federal District subway excavations were in keeping with what happened in the field.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Civil e Ambiental (FT ENC)
Informações adicionais: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2009.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Geotecnia
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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