renato alves ferreira - Universidade Estadual de Feira de Santana
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1.4 ESTRUTURA DA MONOGRAFIA<br />
CAPITULO 1 – Apresenta a introdução, a justificativa para escolha do tema, os<br />
objetivos e o escopo <strong>de</strong>sse trabalho.<br />
CAPITULO 2 – Esse capitulo apresenta uma revisão bibliográfica sobre geotecnia<br />
<strong>de</strong>screvendo o ensaio <strong>de</strong> sondagem a percussão, métodos tradicionais <strong>de</strong> predição <strong>de</strong><br />
capacida<strong>de</strong> <strong>de</strong> carga, ensaios <strong>de</strong> prova <strong>de</strong> carga dinâmica e estática e os principais métodos <strong>de</strong><br />
extrapolação da curva carga x recalque. A segunda parte <strong>de</strong>sse capitulo, faz uma breve<br />
abordagem sobre re<strong>de</strong>s neurais artificiais mostrando seus conceitos, algoritmos, assim como<br />
sua capacida<strong>de</strong> <strong>de</strong> aprendizado e <strong>de</strong> aplicação em engenharia geotécnica.<br />
CAPÍTULO 3 – Esse capitulo <strong>de</strong>screve os procedimentos adotados para tratamento<br />
dos dados <strong>de</strong> prova <strong>de</strong> carga que foram utilizados no treinamento e teste das RNA. A segunda<br />
parte do capitulo, apresenta a metodologia adotada para <strong>de</strong>finição das re<strong>de</strong>s e equações que<br />
irão fazer a previsão da capacida<strong>de</strong> <strong>de</strong> carga das estacas hélice contínuas e pré-moldadas <strong>de</strong><br />
concreto.<br />
CAPÍTULO 4 – Apresenta o critério utilizado para escolha das melhores RNA e a<br />
análise comparativa entre os ensaios <strong>de</strong> prova <strong>de</strong> carga, métodos tradicionais <strong>de</strong> previsão <strong>de</strong><br />
capacida<strong>de</strong> carga, e os valores estimados pela Re<strong>de</strong> Neural Artificial.<br />
CAPÍTULO 5 – Conclusões gerais, mostrando as principais conclusões do trabalho<br />
com relação a utilização <strong>de</strong> re<strong>de</strong>s neurais artificiais na predição da capacida<strong>de</strong> <strong>de</strong> carga <strong>de</strong><br />
fundações profundas.<br />
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