[en] ANALYSIS OF GEOTECHNICAL PROBLEMS WITH NEURAL NETWORKS
[pt] ANÁLISE DE PROBLEMAS GEOTÉCNICOS ATRAVÉS DE REDES NEURAIS;
[es] ANÁLISIS DE PROBLEMAS GEOTÉCNICOS A TRAVÉS DE REDES NEURALES
| dc.contributor | CELSO ROMANEL | |
| dc.creator | ANDREA SELL DYMINSKI | |
| dc.date | 2001-10-05 | |
| dc.date.accessioned | 2022-09-21T21:40:00Z | |
| dc.date.available | 2022-09-21T21:40:00Z | |
| dc.identifier | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@1 | |
| dc.identifier | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@2 | |
| dc.identifier | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@4 | |
| dc.identifier | http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2001 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/41754 | |
| dc.description | [pt] Nos últimos anos, a aplicação da técnica de redes neurais tem sido difundida em diversas áreas do conhecimento, inclusive na engenharia civil. Em meados da década de 90, iniciaram-se no Brasil estudos no sentido de avaliar a eficiência desta técnica numérica na modelagem do comportamento de solos e na análise de problemas envolvendo engenharia geotécnica. Este trabalho é resultado de parte destes estudos, onde algumas das potencialidades do uso das redes neurais em geotecnia podem ser observadas. São apresentadas três aplicações diferentes de redes neurais feedforward em geotecnia, tendo sido treinadas com o algoritmo LM (Levenberg-Marquardt). A primeira aplicação diz respeito à simulação de resultados de provas de carga dinâmica, analisadas pelo método CAPWAP, através de redes neurais, sendo assim viabilizada a realização de uma pré- análise do comportamento da estaca ainda em campo, o que geralmente não acontece quando se trata da análise CAPWAP tradicional. A segunda aplicação relaciona-se com a análise do comportamento mecânico de dois tipos de solo bastante diferentes entre si: a areia de Ipanema e o solo residual gnáissico do Rio de Janeiro. Para tal, foram utilizados resultados de ensaios de cisalhamento direto, submersos e não submersos, e ensaios de compressão triaxial, drenados e não drenados. A terceira aplicação refere-se à simulação das características do subsolo do sítio da Usina Nuclear Angra 2, localizada no litoral do estado do Rio de Janeiro. As informações disponíveis eram advindas de boletins de sondagens do tipo SPT. Foram realizadas simulações envolvendo a disposição das camadas dos diferentes tipos de solo que poderiam existir no local, o nível de água subterrâneo, a resistência à penetração do solo e a topografia do terreno. Em todos os casos foram obtidos resultados bastante satisfatórios. Portanto, conclui-se que a técnica das redes neurais apresenta grande viabilidade na resolução de problemas geotécnicos de diferentes características, muitas vezes se mostrando tanto ou mais eficiente que as técnicas numéricas tradicionais. | |
| dc.description | [en] During the last years, neural networks applications have been disseminated in many knowledge areas, including civil engineering. In the middle 90`s, a research work had been started in Brazil, in order to investigate the efficiency of neural networks in the analysis of soil behavior and problems involving geotechnical engineering. This thesis is the result of part of these studies, where some potentialities of neural networks technique are presented. Three different feedforward NNs applications in geotechnical engineering are presented. Levenberg- Marquardt algorithm was used for training. The first application is the simulation of results of dynamic pile tests, obtained from CAPWAP analysis, showing that it is possible to do a field pre-analysis of the pile behavior, which is still unpracticable when the traditional CAPWAP method is used. The second application is related to the study of two different soils behavior:sand from Ipanema and residual gnaissic soil from Rio de Janeiro. Results of submerged and non submerged direct shear tests and drained and undrained triaxial compression tests were used. The third application involves the simulation of subsoil characteristics of Angra 2 Nuclear Power Plant site. The available information came from SPT bulletins. Simulations involving several types of soil layers spatial distribution, water level position, penetration strength of soils and local topography were performed. The obtained results were very satisfactory. It can be concluded that the neural networks technique presents great applicability in resolution of geotechnical problems with different characteristics, showing an efficiency as good or even better than other traditional numerical techniques. | |
| dc.description | [es] En los últimos anos, la aplicación de técnicas de redes neurales se ha difundido en diversas áreas del conocimento, incluso en la ingeniería civil. A mediados de la década de 90, se iniciaran en Brasil estudios para evaluar la eficiencia de esta técnica numérica em modelos de comportamiento de suelos y en el análisis de problemas de ingeniería geotécnica. Este trabajo es el resultado de parte de estos estudios, donde pueden ser obseravdas algunas de las potencialidades del uso de las redes neurales en geotecnia. Se presentan tres aplicaciones diferentes de redes neurales fedforward en geotecnia, entrenadas con el algoritmo LM (Levenberg Marquardt). La primera aplicación se refiere a la simulación de resultados de pruebas de carga dinámica, analizadas por el método CAPWAP, a través de redes neurales, realizando un pré análisis del comportamiento de la estaca en campo, lo que generalmente no sucede cuando se trata del análisis CAPWAP tradicional. La segunda aplicación se relaciona con el análisis del comportamiento mecánico de dos tipos de suelo bastante diferentes entre sí: la arena de Ipanema y el suelo residual gnáisico de Rio de Janeiro. Para esto, se uilizaron resultados de ensayos de cisallamiento directo, submersos y no submersos, y ensayos de compresión triaxial, drenados y no drenados. La tercera aplicación se refiere a la simulación de las características del subsuelo del sitio de la Planta Nuclear Angra 2, localizada en el litoral del estado del Rio de Janeiro. Las informaciones disponibles provenian de boletines del tipo SPT. Se realizaron simulaciones que involucraban la disposición de los diferentes tipos de suelo que podrían existir en el local, el nível de agua subterránea, la resistencia a la penetración del suelo y la topografia del terreno. En todos los casos fueron obtenidos resultados bastante satisfactorios. Por lo tanto, se concluye que la técnica de redes neurales presenta gran viabilidad en la resolución de problemas geotécnicos de diferentes características, muchas veces mostrándose tanto o más eficiente que las técnicas numéricas tradicionales. | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | MAXWELL | |
| dc.title | [en] ANALYSIS OF GEOTECHNICAL PROBLEMS WITH NEURAL NETWORKS | |
| dc.title | [pt] ANÁLISE DE PROBLEMAS GEOTÉCNICOS ATRAVÉS DE REDES NEURAIS | |
| dc.title | [es] ANÁLISIS DE PROBLEMAS GEOTÉCNICOS A TRAVÉS DE REDES NEURALES | |
| dc.type | TEXTO |
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