Redes neurais do tipo perceptron multicamadas aplicadas na previsão da capacidade de carga de estacas isoladas e em grupos

Abstract

Diversas pesquisas relatam que as metodologias semi-empíricas aplicadas na previsão da capacidade de carga de estacas isoladas fornecem resultados bastante dispersos em relação aos valores adquiridos a partir de provas de carga e, ademais, desprezam-se os efeitos das cargas residuais nas suas parcelas lateral e de ponta. Tendo em vista que as redes neurais perceptron multicamadas vêm se destacando como uma ferramenta de sucesso na previsibilidade do comportamento de estacas isoladas e em grupos, optou-se por utilizá-la nesta pesquisa para o desenvolvimento de modelos de previsão das parcelas lateral e de ponta de estacas isoladas e também da capacidade de carga de grupos de estacas. Para isso foram coletados resultados de ensaios SPT e provas de cargas estáticas instrumentadas de 120 estacas isoladas e de provas de cargas estáticas realizadas em 60 grupos. De posse das informações relativas às estacas isoladas, foram calculadas as parcelas lateral e de ponta das estacas isoladas e também a correção dessas parcelas considerando a presença das cargas residuais. Essa correção implicou em uma redução nas parcelas laterais e um aumento nas parcelas de ponta, em média, de 22%. A partir das curvas carga-recalque correspondentes aos 60 grupos de estacas foram determinadas, por meio do método de Terzaghi, as capacidades de cargas. Em seguida, definiu-se que as variáveis de entrada para os modelos neurais referentes às estacas isoladas seriam o diâmetro, a resistência à penetração - SPT, a cota do nível d’água, o tipo de estaca, o tipo de solo e a velocidade do carregamento aplicado, enquanto para os modelos referentes aos grupos seriam a geometria do grupo, o espaçamento entre as estacas, a contribuição do elemento que une as estacas e a capacidade de carga fornecida pelo modelo neural desenvolvido neste trabalho. Após isso, diferentes modelos foram treinados e validados com o auxílio do programa QNET2000. Os coeficientes de correlação obtidos na fase de validação desses modelos estão compreendidos entre 0,88 e 0,99, intervalo que pode ser considerado satisfatório, em se tratando da previsão de um fenômeno complexo. Os modelos propostos para estacas isoladas tiveram um bom desempenho para as estacas hélice contínua e metálica. Já o modelo proposto para estimar a capacidade de carga de grupos de estacas teve um bom desempenho para grupos compostos por estacas Hollow Auger. Ao aplicar os modelos propostos em diferentes casos, verificou-se que os modelos relativos às grandezas das estacas isoladas tiveram um desempenho melhor do que as metodologias semi-empíricas usuais e o modelo dos grupos teve um comportamento mais "realista"quando o elemento de ligação contribui na capacidade de carga do sistema. Assim sendo, pode-se afirmar que o perceptron multicamadas é uma ferramenta promissora para o entendimento do mecanismo de transferência de carga que ocorre tanto em estacas isoladas quanto em grupos. Vale lembrar que o diferencial entre os modelos já disponíveis e os propostos neste trabalho está no fato de que a parcela lateral da capacidade de carga é calculada em função da profundidade e não apenas o seu valor total, na possibilidade de avaliar até sete tipos de estacas, dois tipos de carregamentos (SML e QML) e diferentes perfis geotécnicos.