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Title: Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura
Authors: Carvalho, Matheus Gomes de
Keywords: Mapeamento sistemático;Resistência ao cisalhamento;Inteligência artificial;Systematic mapping;Shear strength;Artificial intelligence
Issue Date: 2018
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: CARVALHO, Matheus Gomes de. Aplicações de inteligência artificial na determinação de parâmetros de resistência ao cisalhamento do solo: um mapeamento sistemático da literatura. 2018. 19f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Civil) - Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Civil, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.
Portuguese Abstract: A maioria das obras de engenharia geotécnica demanda a investigação da resistência ao cisalhamento do solo, usualmente feita a partir de ensaios de campo e laboratório. Ferramentas de inteligência artificial são uma alternativa aos métodos tradicionais de determinação dos parâmetros de resistência ao cisalhamento dos solos. Este artigo busca identificar os tipos de algoritmos utilizados e os fatores que precisam ser considerados. Com essa finalidade um mapeamento sistemático da literatura foi elaborado para identificar e extrair dados de artigos publicados sobre o tema. Dessa análise foram observadas dezessete técnicas aplicadas a diferentes tipos de solo cuja avaliação do desempenho na estimativa dos parâmetros de resistência ao cisalhamento foi considerada satisfatória na maior parte dos casos.
Abstract: Determination of the shear strength properties of soil are required in the design of most geotechnical structures. Field and laboratory tests are usually applied in the determination of shear strength parameters. Artificial intelligence methods are an alternative to traditional techniques. This paper intends to identify which algorithms are used and what are the elements that need to be taken in consideration. A systematic mapping review was conducted to map and extract data from publications in the field. Seventeen artificial intelligence techniques were applied to several types of soil with a mostly satisfactory performance on predicting shear strength parameters
URI: http://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/8128
Other Identifiers: 2012937703
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