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

Abstract

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.