Referência Completa


Título: Aprendizado de máquinas - previsão de torque para estacas helicoidais
Autor: Marcelo Saraiva Peres
Programa: Engenharia de Infraestrutura Aeronáutica
Área de Concentração: Infraestrutura Aeroportuária
Orientador : Dimas Betioli Ribeiro
Coorientador : José Antônio Schiavon
Ano de Publicação : 2021
Curso : Mestrado Acadêmico
Assuntos : Aprendizagem (inteligência artificial)
t Máquinas aprendizes
t Torques
t Linhas de transmissão
t Técnicas de previsão
t Computação
Resumo : Atribuídas inicialmente como elementos de ancoragem, as estacas helicoidais foram sendo utilizadas ao longo do tempo para outras aplicações devido ao seu bom desempenho e diversas utilidades. No Brasil, a utilização de estacas helicoidais se intensificou principalmente pelo uso como fundações em torres de linhas de transmissão. Por estar correlacionado com a capacidade de carga, o torque de instalação é utilizado como referência para definir a profundidade final dessas fundações. A resistência do solo e a geometria da estaca podem ser utilizadas para estimar o torque de instalação, auxiliando na definição do equipamento a ser utilizado em campo e na estimativa do número de trechos de extensão a serem transportados até o local de instalação. Com a finalidade de auxiliar na definição da profundidade de projeto, o presente trabalho utiliza diferentes métodos de aprendizado de máquina para prever o torque de instalação a partir do índice de resistência à penetração NSPT e outras informações disponíveis na fase de projeto. As informações da execução de uma linha de transmissão com mais de 9 mil metros de 707 estacas helicoidais instaladas em solos predominantemente arenosos foram utilizadas neste estudo. O banco de dados contém informação de torque e profundidade de instalação, além de resultados de investigações geotécnicas. Além disso, para o desenvolvimento dos diferentes modelos de aprendizado de máquina, foram propostas novas variáveis. Após o desenvolvimento dos modelos, foi empregada a quantificação da importância das variáveis, em conjunto com a análise sensitiva para avaliar o desempenho dos modelos. Três modelos mostraram-se superiores na avaliação para previsão de torque em estacas helicoidais. Efetuado o cálculo do fator para as previsões, um intervalo de confiança foi estabelecido através dos valores de torque previsto e observado para cada modelo. Finalmente, com o modelo que apresentou os melhores resultados de avaliação e análise de intervalo de confiança, foi desenvolvida uma ferramenta para previsão de torque, e esta foi aplicada em casos de estudo. A partir da inserção de valores de profundidade e valores do relatório SPT, a ferramenta calcula o torque estimado, simultaneamente com valores máximos e mínimos de torque. Em um estudo de caso, o modelo se mostrou um estimador preciso. A ferramenta serve de apoio tanto para o dimensionamento de estacas como também para especificação do maquinário de instalação, tendo potencial para auxiliar engenheiros, orçamentistas, executores e construtores.
Data de Defesa : 08/02/2021
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