Modelagem de carbonatação do concreto utilizando redes neurais artificiais
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Data
2014-11-06
Autores
Felix, Emerson Felipe
Possan, Edna
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Resumo
Para a determinação da profundidade de carbonatação do concreto, faz-se o uso de
modelos matemáticos que objetivam descrever o processo de degradação no tempo. Na
literatura existem diversos modelos desenvolvidos para esse fim, no entanto a maioria não é
generalizável tão pouco considera as diversas variáveis de influência na carbonatação. Neste
cenário surgiu-se a ideia de estudar e determinar um modelo capaz de apresentar a profundidade
de carbonatação do concreto de forma segura e eficiente. Para tal empregou-se as Redes Neurais
Artificiais (RNA’s), que são ferramentas computacionais robustas e de alta complexidade que
conseguem aprender padrões e fazer mapeamentos de certos comportamentos, como neste caso,
descrever a frente de carbonatação de estruturas de concreto ao longo do tempo. O processo da
modelagem frente às RNA’s foi realizado utilizando o algoritmo de treinamento
backpropagation que tem por principal função treinar a rede determinando os melhores pesos
sinápticos para que ao final seja informada uma resposta com erro mínimo. A partir do banco de
dados de Possan (2010), que foi divido em três partes (treinamento, validação e verificação)
foram criadas mil de duzentas RNA’s. A melhor rede simulada foi a que apresentou uma
correlação entre as profundidades reais e calculadas de 0,97 na fase de treinamento e 0,990 na
fase de validação do modelo. O erro máximo do modelo na fase de verificação (com dados reais
de carbonatação natural) foi de ± 4,5 mm. Os resultados obtidos apontam que modelos de
carbonatação utilizando RNA's constituem uma importante alternativa para a estimativa da
frente de carbonatação em estruturas de concreto, auxiliando no desenvolvimento de
ferramentas e modelos de previsão para a determinação da durabilidade e vida útil destas
estruturas.
Descrição
Anais do III Encontro de Iniciação Científica da Unila - Sessão de Engenharia Civil - 06/11/14 – 13h30 às 15h50 - Unila-PTI - Bloco 09 – Espaço 02 – Sala 02
Palavras-chave
Durabilidade, Modelagem, Redes Neurais Artificiais - RNAs, Backpropagation, Carbonatação do concreto