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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/61233| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Otimização e previsão de parâmetros para definição do Comportamento cisalhante de descontinuidades rochosas por meio De métodos meta-heurísticos e redes neurais artificiais |
| Título em inglês: | Optimization and prediction of parameters for defining the Shear behavior of rock discontinuities through From meta-heuristic methods and artificial neural networks |
| Autor(es): | Mendes, Guilherme Anderson Rodrigues |
| Orientador: | Dantas Neto, Silvrano Adonias |
| Palavras-chave: | Descontinuidades rochosas;Algoritmo genético;Resistência ao cisalhamento;Perceptrons;PSO;Funções de Base Radial |
| Data do documento: | 2021 |
| Citação: | MENDES, Guilherme Anderson Rodrigues. Otimização e previsão de parâmetros para definição do comportamento cisalhante de descontinuidades rochosas por meio de métodos meta-heurísticos e redes neurais artificiais. 2021. 119 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil: Geotecnia) – Universidade Federal do Ceará, Centro de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil: Geotecnia, Fortaleza, 2021. |
| Resumo: | A utilização de métodos de ensaio que considerem de forma mais realista as condições de contorno atuantes permitiu o desenvolvimento de formulações analíticas que levem em consideração os principais fatores que governam o comportamento cisalhante das descontinuidades presentes nos maciços rochosos, podendo-se citar como exemplo o modelo analítico de Oliveira e Indraratna (2010). Neste caso em particular, a aplicação da formulação analítica se torna dificultada em virtude da necessidade de determinação de constantes necessárias ao ajuste dos resultados do modelo aos dados experimentais, uma vez que não há uma metodologia de obtenção bem clara e estabelecida para tais constantes. Assim sendo, este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia de otimização e previsão dos parâmetros de ajuste do modelo analítico proposto por Oliveira e Indraratna (2010) empregando-se métodos meta-heurísticos (algoritmos genéticos e PSO) associados a funções de base radial (RBF) para determinar os parâmetros de ajuste do modelo analítico a partir de dados de ensaios de cisalhamento direto em grande escala, e posteriormente aplicando-se redes neurais do tipo perceptron para o estabelecimento de relações entre os parâmetros de ajuste e as características das descontinuidades rochosas. A partir da definição do mecanismo de cisalhamento idealizado e das variáveis que caracterizam as descontinuidades rochosas, estabeleceu-se uma base de dados experimentais formada a partir dos resultados de 110 ensaios de cisalhamento direto em grande escala realizados em descontinuidades com e sem preenchimento e ensaiadas sob condições CNL e CNS. Em razão das particularidades do modelo analítico de Oliveira e Indraratna (2010), o qual pressupõe a determinação do ângulo de dilatância, funções de base radial foram aplicadas na representação das curvas deslocamento cisalhante versus dilatância. Através da implementação computacional de um algoritmo de otimização em software de código aberto, foram determinadas as constantes de ajustes do modelo analítico a partir de uma combinação apropriada entre variáveis que garantiram o mínimo erro de aos dados experimentais. Posteriormente, desenvolveram-se modelos de previsão baseados nos valores ótimos encontrados utilizando redes neurais artificiais do tipo perceptron, os quais foram definidas em função da rigidez normal de contorno, da tensão normal inicial, do coeficiente de rugosidade, da resistência à compressão simples da rocha intacta, do ângulo de atrito básico, da relação entre a espessura do preenchimento e a altura da aspereza e do ângulo de atrito interno do material de preenchimento. Os resultados obtidos mostraram que a utilização dos métodos meta-heurísticos e das redes neurais artificiais permitiram nos testes realizados uma interpolação satisfatória dos dados experimentais. Além disso, a aplicação da metodologia desenvolvida neste trabalho possibilitou a obtenção de soluções geotécnicas - a partir de análises de equilíbrio limite - compatíveis com outros modelos matemáticos disponíveis. Isto mostra que o estabelecimento de um modelo de previsão desenvolvido com base em dados de entrada obtidos a partir de um processo de otimização robusto permite a obtenção das constantes do modelo analítico de forma simples, contribuindo para sua implementação e utilização na representação satisfatória do comportamento cisalhante das descontinuidades rochosas. |
| Abstract: | The use of test methods that more realistically consider boundary conditions acting allowed the development of analytical formulations that take into account the main factors that govern the shear behavior of the present discontinuities in rock masses, as an example the analytical model of Oliveira and Indraratna (2010). In this particular case, the application of the analytical formulation becomes difficult due to the need to determine constants necessary to adjust the results of the model to the experimental data, since there is no clear and established for such constants. Therefore, this work aims to present a optimization methodology and prediction of the adjustment parameters of the proposed analytical model by Oliveira and Indraratna (2010) using meta-heuristic methods (genetic algorithms and PSO) associated with radial basis functions (RBF) to determine the adjustment parameters of the analytical model from large-scale direct shear test data, and subsequently applying perceptron-type neural networks to establish relationships between the adjustment parameters and the characteristics of the rock discontinuities. From the definition the idealized shear mechanism and the variables that characterize the discontinuities rocks, an experimental database was established based on the results of 110 large-scale direct shear tests performed on discontinuities with and without filled and tested under CNL and CNS conditions. Due to the particularities of the model analysis of Oliveira and Indraratna (2010), which presupposes the determination of the dilation angle, Radial basis functions were applied in the representation of shear displacement curves. versus dilation. Through the computational implementation of an optimization algorithm in open source software, the adjustment constants of the analytical model to from an appropriate combination of variables that guaranteed the minimum error of to the experimental data. Subsequently, prediction models based on the optimal values found using artificial neural networks of the perceptron type, which were defined as a function of normal boundary stiffness, initial normal stress, coefficient of roughness, simple compressive strength of intact rock, basic friction angle, relationship between fill thickness and height of roughness and internal friction angle of the filling material. The results obtained showed that the use of the methods meta-heuristics and artificial neural networks allowed an interpolation in the tests performed satisfactory results of experimental data. In addition, the application of the methodology developed in this work made it possible to obtain geotechnical solutions - from limit equilibrium analysis - compatible with other available mathematical models. This shows that the establishment of a prediction model developed based on input data obtained from a robust optimization process allows obtaining the constants of the analytical model of simple form, contributing to its implementation and use in satisfactory representation of the shear behavior of rock discontinuities. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/61233 |
| Aparece nas coleções: | DEHA - Dissertações defendidas na UFC |
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