Aplicação de um modelo de inteligência computacional híbrido (neuro-fuzzy) na previsão do potencial de ruptura de taludes

A estabilidade de taludes naturais é um tema de grande interesse ao engenheiro geotécnico, face às significativas perdas econômicas, e até mesmo humanas, resultantes da ruptura de taludes. Estima-se que a deflagração de escorregamentos já provocou milhares de mortes, e dezenas de bilhões de dólares...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Silva, Marcos Antonio da
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2016
País:Brasil
Institución:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.bdtd.uerj.br:1/11477
Acceso en línea:http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11477
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Civil engineering
Slope Landslides
Geological - Geotechnical Conditions of Stability
Slope Stability
Residual Soil
Movements of Mass
Neural Network
Fuzzy Logic
Fuzzy Inference
Neuro-Fuzzy
ANFIS
Engenharia civil
Escorregamento de Talude
Condicionantes Geológicos-Geotécnicos
Estabilidade de Talude
Solos Residuais
Movimentos de Massa
Rede Neural
Lógica Nebulosa
Inferência Fuzzy
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
Descripción
Sumario:A estabilidade de taludes naturais é um tema de grande interesse ao engenheiro geotécnico, face às significativas perdas econômicas, e até mesmo humanas, resultantes da ruptura de taludes. Estima-se que a deflagração de escorregamentos já provocou milhares de mortes, e dezenas de bilhões de dólares em prejuízos anuais em todo o mundo. Os fenômenos de instabilização de encostas são condicionados por muitos fatores, como o clima, a litologia e as estruturas das rochas, a morfologia, a ação antrópica e outros. A análise dos condicionantes geológicos e geotécnicos de escorregamentos proporciona a apreciação de cada um dos fatores envolvidos nos processos de instabilização de encostas, permitindo a obtenção de resultados de interesse, no que diz respeito ao modo de atuação destes fatores. O presente trabalho tem como objetivo a utilização de um sistema híbrido que utiliza a Rede Neural e a Lógica Nebulosa (Neuro-Fuzzy) para criação de um modelo que, de forma qualitativa, forneça uma previsão do potencial de ruptura de taludes. Para o cumprimento deste objetivo, foram estudados os fatores envolvidos nos processos de instabilização de encostas, e a forma como estes fatores se interrelacionam. Análises paramétricas foram executadas com o objetivo fornecer dados para o modelo Neuro-Fuzzy. Após a elaboração do modelo, apresenta-se um caso histórico bem documentado para a validação do mesmo. Dentre as principais conclusões, destaca-se a potencialidade da Modelagem Híbrida Neuro-Fuzzy na previsão do potencial de ruptura de taludes, aparecendo como uma ferramenta capaz de auxiliar na detecção de taludes com potencial de ruptura.