Técnicas de aprendizado de máquina para a previsão da resistência à compressão do concreto e da aderência aço-concreto
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Data
2023-02-24
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Editor
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
O concreto convencional é um dos materiais mais utilizados na construção civil e no mundo. Sua mistura é composta por cimento, água e diversos agregados. Seu comportamento é altamente não linear devido, principalmente, a suas características heterogêneas. A resistência à compressão é um dos parâmetros mais importantes para a determinação das características estruturais do concreto, sendo utilizada amplamente por calculistas para a realização de projetos estruturais. Já a aderência entre a barra de aço e a pasta de concreto, que são os principais componentes do concreto armado, pode ser vista como um dos principais fatores para que o concreto armado seja considerado uma solução estrutural viável para as mais diversas obras. Esses dois paramentos são usualmente determinados por meio de ensaios laboratoriais dispendiosos, ocasionando grande gasto com recursos, materiais e tempo para a sua execução. Esse gasto é aumentado, principalmente, se considerado que a resistência à compressão do concreto, para atendimentos de processos normativos, é medida aos 7, 14 e 28 dias. Portanto, a previsão de resistência do concreto e da tensão de aderência continua sendo uma área ativa de pesquisa com um número considerável de estudos realizados. Por outro lado, a inteligência artificial e suas diversas aplicações são exemplos de novas tecnologias emergentes que têm se mostrado bem-sucedidas nas mais diversas aplicações científicas. Geralmente, os métodos computacionais superam suas contrapartes tradicionais, como os ensaios experimentais, na resolução de tarefas não lineares. Neste trabalho, é proposta a implementação de algoritmos de inteligência computacional para determinar a resistência do concreto armado à compressão e a força de arrancamento a partir de bases de dados experimentais. Cinco modelos são projetados, implementados e testados: árvores de decisão, florestas aleatórias, máquinas vetoriais de suporte, redes neurais artificiais e regressor gradiente boosting. Também são utilizados métodos de pré processamento de dados e técnicas estatísticas para um melhor estudo das bases de dados utilizadas. O objetivo desse estudo é determinar a resistência à compressão do concreto e a força de arrancamento de barras de aço engastadas em corpos de prova de concreto sem destruir nenhuma amostra. Por fim, os resultados obtidos neste trabalho mostram eficiência na determinação da resistência à compressão e na força de arrancamento e são comparados com outros trabalhos, destrutivos e não destrutivos, que também obtiveram esses parâmetros.
Descrição
Palavras-chave
Concreto, Ensaio dos materiais, Inteligência artificial, Ensaio não destrutivos