Dados do Trabalho

Título

PREVISÃO DO COMPORTAMENTO FILTRANTE DE GEOTÊXTEIS EM SOLOS INTERNAMENTE INSTÁVEIS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL E MÉTODOS DE REGRESSÃO MULTIVARIADA

Resumo

O uso de filtros geotêxteis em atividades de engenharia geotécnica e proteção ambiental tem sido crescente ao longo das últimas décadas devido às várias vantagens que sua utilização apresenta. Isso ocorre tanto durante a execução de um empreendimento, com maior facilidade no transporte e instalação, quanto nos aspectos ambientais, ao evitar ou reduzir o uso de materiais naturais como areia e brita, favorecendo a conservação do meio ambiente. Apesar de sua ampla utilização, há preocupações em relação ao seu desempenho a longo prazo sob certas condições, como redução de permeabilidade e possível colmatação. Embora existam vários estudos importantes na literatura que ajudam a compreender melhor o comportamento de um filtro geotêxtil, prever seu comportamento é desafiador devido às diferentes condições a que podem ser submetidos em obras geotécnicas. Entre essas condições está o tipo de solo em contato com o filtro, especialmente no caso de solos internamente instáveis, os quais podem sofrer sufusão, com consequências danosas para o desempenho do filtro. Portanto, é necessário buscar métodos alternativos de previsão de comportamento sob tais condições. Este artigo tem como objetivo apresentar a eficácia do método de Rede Neural Artificial (RNA) para prever o comportamento do filtro geotêxtil em termos de permeabilidade do sistema solo-geotêxtil. Foi utilizada uma arquitetura Perceptron Multicamada (PMC) para configurar o modelo e adotou-se o algoritmo de treinamento supervisionado Retropropagação (RP). Além disso, foram realizadas análises estatísticas, como regressão multivariada (RM) para estimar a permeabilidade do conjunto solo-geotêxtil e correlacionar as propriedades do solo com as propriedades do filtro, a fim de se obter uma melhor previsão do comportamento do geotêxtil. As acurácias dos resultados obtidos nos métodos RNA e Regressão Multivariada foram analisadas por meio de erros estatísticos. O potencial de utilização dos métodos RNA e RM para a previsão do desempenho de sistemas solo internamente instável-filtro geotêxtil é avaliado e discutido.

Palavras-chave

Rede Neural Aritificial (RNA), Geotêxtil, Solos internamente instáveis, Regressão Multivariada (RM)

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