renato alves ferreira - Universidade Estadual de Feira de Santana

5. CONCLUSÕES
Este trabalho teve como objetivo desenvolver equações capazes de predizer a
capacidade suporte de ponta, lateral e total das estacas hélice contínua e pré-moldadas de
concreto, utilizando a técnica das redes neurais artificiais.
Os resultados apresentados no capitulo anterior mostram que o desempenho das
equações obtidas, em geral, foram satisfatórios, mostrando a viabilidade de se utilizar as RNA
como instrumento de predição da capacidade de carga de fundações profundas. Verificou-se
também, para os dois tipos de estacas analisadas, que as equações de previsão da capacidade
de carga total forneceram resultados mais precisos que as equações obtidas para a resistência
de ponta e lateral.
Fazendo a comparação dos resultados obtidos pela equação proposta com os métodos
tradicionais de predição de capacidade de carga, pode se observar para as estacas hélice
contínua que cerca de 74% dos resultados de capacidade de carga fornecidos pelas RNA
foram mais precisos que o método de Aoki & Veloso (1975), sendo esse valor igual a 67%,
quando a comparação foi feita com o método de Décourt & Quaresma (1978). Utilizando a
mesma comparação para as estacas pré-moldadas de concreto, observou-se que cerca de 80%
dos resultados fornecidos pelas RNA foram mais precisos que o método de Aoki & Veloso
(1975), sendo que esse valor passa a ser 81% quando a comparação é feita com o método de
Décourt & Quaresma (1978).
Vale lembrar, que o método proposto obteve resultados satisfatórios utilizando-se
apenas quatro parâmetros de entrada e um número reduzido de neurônios na camada
intermediária.
Como sugestão para os futuros trabalhos propõe-se a implementação dessa pesquisa
através da elaboração de equações para outros tipos de estacas, inclusão de novos parâmetros
de entrada, da análise de arquiteturas com maior número de neurônios e camadas ocultas e
inclusão de coeficientes nas equações que representem os diversos tipos de solo e de estacas.
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