Redes neurais artificiais como procedimento para retroanálise de pavimentos flexíveis

Neto, Benedito Coutinho

doi:10.11606/d.18.2018.tde-01022018-122501

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“…Este método recomenda que as deflexões superficiais máximas medidas (d 0 ), obtidas sob diversos níveis de temperatura, sejam ajustadas para uma temperatura padrão de referência de 20 ºC, com o objetivo de normalizar os valores dos módulos efetivos do pavimento (Ep) (COUTINHO, 2000).…”

Section: Método Simplificadounclassified

Desenvolvimento e a utilização de um equipamento de grandes dimensões na análise do comportamento mecânico de uma seção de pavimento sob carregamento cíclico

Kakuda¹

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Section: Método Simplificadounclassified

Desenvolvimento e a utilização de um equipamento de grandes dimensões na análise do comportamento mecânico de uma seção de pavimento sob carregamento cíclico

Kakuda¹

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“…Com os estudos de Hopfield (1982) e Rumelhart et al (1986) Brega (1996), Furtado (1998), Brondino (1999), Coutinho Neto (2000, Raia Junior (2000), Bocanegra (2001), Teixeira (2003), Silva (2003).…”

Section: Históricomentioning

confidence: 99%

Análise de dados de instrumentação de túneis do metrô de São Paulo: uma abordagem por redes neurais

Júnior¹,

dos²

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Atualmente, a escavação de túneis rasos em regiões densamente ocupadas requer medidas severas para reduzir riscos e possíveis influências em estruturas próximas. Um importante passo é a previsão dos efeitos da escavação, principalmente no que concerne à geração de recalques. As Redes Neurais Artificiais (RNAs) aparecem como uma nova ferramenta para auxiliar o entendimento desses fenômenos. Isso porque a rede neural possui a capacidade de realizar generalizações, isto é, após a rede aprender características de uma categoria geral de dados baseada em uma série de exemplos daquela categoria, a rede pode apresentar respostas idênticas ou similares às respostas treinadas para entradas não treinadas. Nesse trabalho, realiza-se a aplicação de Redes Neurais Artificiais para os dados das Linhas 1 e 2 do Metrô de São Paulo, onde se observa a influência de alguns parâmetros e a melhoria significativa de previsão da rede neural devido à utilização de algumas técnicas no tratamento e manuseio dos dados. Dentre as técnicas de tratamento de dados utilizadas destaca-se a adimensionalização dos dados por parâmetros da própria obra garantindo melhor estabilidade à rede e melhor capacidade de previsão. Análises de sensibilidade também são realizadas para contemplar o tipo de influência que cada parâmetro exerceu nos recalques obtidos.

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Procedimentos para tornar mais efetivo o uso das redes neurais artificiais em planejamento de transportes.

Bocanegra¹,

Silva²

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como parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Engenharia Civil -Área de Concentração: Transportes. São Carlos 2002 À minha família: Meus pais, Doris e Willian, por terem me apoiado muito nos meus estudos, mesmo estando longe daqui; Minha irmã, Karen, pelo total apoio, colaboração e ajuda dados desde o momento que surgiu em mim a idéia para prosseguir com meus estudos no Brasil. AGRADECIMENTOS A Deus; Ao Prof. Dr. Antônio Nélson Rodrigues da Silva, meu orientador, a pessoa que me deu a oportunidade de demonstrar que sou capaz de fazer coisas importantes, além de ser o grande motivador para meu trabalho; Ao professor Eiji Kawamoto pela cessão dos dados da pesquisa O-D. Aos Professores do Departamento de Transportes, que compartilharam seus conhecimentos de transportes e contribuíram em muito para meu desenvolvimento profissional; A todos do pessoal administrativo do STT, que sempre me auxiliaram quando precisei de alguma ajuda com meus documentos, especialmente Heloisa, Beth, Lílian, Magaly, Suely; Aos colegas do STT, especialmente: Pastor, e muitos outros, pela agradável convivência dentro e fora do departamento; A todos aqueles que, direta ou indiretamente, colaboraram para este trabalho. i SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS iii RESUMO vi ABSTRACT vii 1. INTRODUÇÃO Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; planejamento estratégico de transportes, acessibilidade, mobilidade. vii ABSTRACTThe objective of this work is to explore alternative procedures to make more effective the application of ANN (Artificial Neural Network) models in transportation planning. While the use of a specific computer program for training the networks is acceptable, the requirement of the same dedicated software also for predictions and simulations using the trained network is very restrictive from a practical point of view. An alternative to tackle this problem would be to reproduce the behavior of the trained ANN models out the training package through the integration of their estimation capabilities to other tools and environments. This could extend the resources of different planning tools, allowing, for instance, simpler and direct sensitivity analyses. The present study is based on a model developed in previous research work, in which a particular ANN model has been developed to estimate a Trip Potential Index for transportation planning at a strategic level. This is a typical example of a model able to produce acceptable trip number estimations based on input variables associated to mobility and accessibility. Any further analyses, however, are usually dependent on the use of the same package used for training the network and the file with the trained network. This stresses the importance of developing alternatives to make more effective the use of this sort of model. Among the alternatives explored in this work are: the use of electronic spreadsheets, a computer program written in Visual Basic, graphs, and the direct integration of the ANN model into a Geographic Information System (GIS) commercial package. In the last case...

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Redes neurais artificiais como procedimento para retroanálise de pavimentos flexíveis

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Desenvolvimento e a utilização de um equipamento de grandes dimensões na análise do comportamento mecânico de uma seção de pavimento sob carregamento cíclico

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Análise de dados de instrumentação de túneis do metrô de São Paulo: uma abordagem por redes neurais

Procedimentos para tornar mais efetivo o uso das redes neurais artificiais em planejamento de transportes.

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