Redes neurais artificiais como procedimento para retroanálise de pavimentos flexíveis

• Ano de defesa: 2000
• Autor(a) principal: Coutinho Neto, Benedito
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de pavimento; Aparelhos deflectométricos; Artificial neural networks; Backcalculation of flexible pavements; Backcalculation procedure; Deflectometrical equipments; Pavement analysis; Procedimentos de retroanálise; Redes neurais artificiais; Retroanálise de pavimentos flexíveis
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18137/tde-01022018-122501/

Este trabalho investiga um procedimento para retroanálise utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs). Nesta pesquisa foram utilizadas 35.472 bacias de deflexões hipotéticas, criadas pelo programa ELSYM5. A base de dados de treinamento das RNAs consistiu dessas bacias de deflexão e dos módulos e espessuras que as geraram. A camada de entrada das RNAs foi compostas da(s) espessura(s) da(s) camada(s) do pavimento, da bacia de deflexão (na simulação com a viga Benkelman, além desses parâmetros, incluiu-se o raio de curvatura (R)) e a camada de saída foi composta pelos módulos resilientes das camadas do pavimento. Esses dados serviram de entrada para o processo de aprendizagem, utilizando-se o simulador EasyNN 3.2, que se baseia em redes Multilayer Perceptron e no algoritmo de treinamento Backpropagation. Para o procedimento de retroanálise proposto foram implementadas seis RNAs: duas simulando o procedimento para pavimento de duas camadas (uma simulando o ensaio da viga Benkelman e a outra a do Falling Weight Deflectometer), duas para pavimento de três camadas (simulação com os mesmos aparelhos) e duas para pavimento de quatro camadas (simulando os ensaios descritos anteriormente). Mediante as regressões lineares entre os módulos reais (ELSYM5) e os previstos pela RNA, obtiveram-se coeficientes de determinação (R2) e erros médios relativos (EMR). Estes parâmetros demonstraram uma boa correlação linear entre os módulos reais (ELSYM5) e os previstos (RNA). Com os resultados obtidos, conclui-se que as RNAs são ferramentas potentes para serem utilizadas como procedimento de retroanálise para pavimentos flexíveis de duas, três e quatro camadas.