José Gustavo Hermida de Mello Ferreira
Título
Tratamento de Dados Geotécnicos para Predição de Módulos de Resiliência de Solos e Britas Utilizando Ferramentas de Data Mining
Resumo
Este trabalho apresenta os procedimentos utilizados e os resultados obtidos na busca dos relacionamentos existentes entre os parâmetros geotécnicos tradicionais de solos e britas utilizados em pavimentação, e o seu comportamento resiliente, além da predição dos valores do módulo de resiliência com base apenas nos citados parâmetros. No desenvolvimento da pesquisa foi utilizada uma base de dados da qual constam 463 amostras de solos de diversas granulometrias e procedências, cujos Ensaios Triaxiais de Cargas Repetidas foram executados no Laboratório de Geotecnia da COPPE/UFRJ no período de 1996 a 2007. Foram utilizadas ferramentas de Data Mining para proceder ao agrupamento das amostras em famílias de solos em termos de comportamento resiliente e desenvolver o respectivo classificador, e Redes Neurais Artificiais para predição dos valores do módulo de resiliência. Os resultados obtidos permitem sua utilização no desenvolvimento de anteprojetos e sugerem boas possibilidades de aprimoramento mediante melhorias quantitativas e qualitativas da base de dados.
Abstract
This work presents the procedures used and the results obtained from investigation of relationships existed among geotechnical standard parameters of soils and crushed stones used for pavement and their resilient behavior, besides the prediction of resilient modulus values based only on mentioned parameters. During the research a database including 463 samples of soils of various granulometries and origins were used, in which Dynamic Triaxial Tests were made in the Geotechnical Laboratory of COPPE/UFRJ, during the period from 1996 to 2007. Tools of Data Mining were used to proceed clustering samples in families of soils in terms of resilient behavior and develop the respective classifier and Artificial Neural Networks to prediction of resilient modulus values. The obtained results allow its use on preliminary projects development and suggest good possibilities to improve through quantitative and qualitative improvements of database.
