UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA DETERMINAÇÃO DO COEFICIENTE DE INFLUÊNCIA PARA CARREGAMENTOS TRIANGULARES E TRAPEZOIDAIS

Resumo

O presente trabalho investiga uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs), na determinação dos acréscimos de tensões induzidas em um ponto qualquer do maciço de solo devido à aplicação de sobrecargas triangulares ou trapezoidais na superfície. Normalmente esse processo é realizado graficamente através da obtenção de um coeficiente de influência, que permite quantificar a parcela de um carregamento aplicado na superfície, que é transmitida a um ponto no interior do maciço de solo. O objetivo dessa pesquisa consiste na utilização de RNAs para a determinação desse coeficiente eliminando-se o uso dos ábacos que relacionam a profundidade e o afastamento do ponto em relação à superfície com o acréscimo de tensão correspondente. Estes ábacos são constituídos por uma família de curvas isóbaras, formando um bulbo de tensões induzidas. A RNA usada na pesquisa foi o Perceptron de múltiplas camadas (PMC), implementado com o algoritmo de Levenberg-Marquardt (LM), uma variação do método Gauss-Newton. Os resultados obtidos pela RNA apresentaram um erro percentual máximo na faixa de 5%, fato que habilita a sua utilização em projetos de engenharia geotécnica, porém o diferencial dessa pesquisa foi a rapidez e a facilidade na obtenção dos resultados desejados.