Author(s):
Marques, Rui Filipe Pedreira 
Date: 2007
Persistent ID: http://hdl.handle.net/1822/7981
Origin: RepositóriUM - Universidade do Minho
Subject(s): Compactação de geomateriais; Guide terrassements Routiers; Inteligência artificial; Sistemas baseados em conhecimento; Data mining; Geomaterial compaction; Artificial Intelligence; Knowledge-based Systems; Data Mining; Optimisation; Evolutionary Computation
Description
Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil - Área de Especialização em Projecto de Estruturas e Geotecnia A compactação de geomateriais tem encontrado na filosofia de controlo por
procedimento, uma alternativa garante do binómio economia qualidade da obra, tanto
em fase de execução, como de serviço. Nesta linha, sobressai a investigação
desenvolvida em França, cujos resultados derivaram num importante conhecimento em
matéria de compactação e úteis recomendações sobre a sua execução. Estas
recomendações, contidas no Guide Terrassements Routiers (GTR), prescrevem a tarefa
de compactação através da especificação de parâmetros quer qualitativos quer
quantitativos, apresentados essencialmente na forma de modalidades relativas a um
dueto material-compactador. O conjunto destas modalidades, apresentado nas chamadas
“Tabelas de Compactação”, pode ser visto como uma base de dados, para a qual uma
análise estatística pode permitir a determinação de um estado superior de conhecimento,
pela descoberta de tendências e padrões nos dados. Este processo, enquadrado no
domínio da Inteligência Artificial e chamado de Data Mining foi aplicado sobre as
Tabelas de Compactação, aproveitando as potencialidades da ferramenta estatística R.
Mais do que o carácter previsional, os modelos mais fiáveis obtidos, baseados nas
técnicas não lineares de redes neuronais e máquinas de vectores de suporte, permitem a
quantificação da importância das variáveis envolvidas na tarefa de compactação e a
dissecação do seu relacionamento físico. Estes modelos, combinados com as relações já
conhecidas da filosofia GTR e com padrões mais superficiais dos dados, permitem a
automatização das condições de compactação tal como definidas nas recomendações
francesas. O formato das Tabelas de Compactação sugere, no entanto, a compactação na
perspectiva individual do binómio “material compactador”, quando na prática
interessará estabelecer um dueto “conjunto de materiais-parque de compactadores”.
Para tal efeito, recorreu-se a técnicas de Optimização, nomeadamente de procura “cega”
e pesquisa por algoritmos evolucionários, visando, por um lado uma solução que
minimiza o custo de execução da compactação, e por outro lado uma solução que
permite a compactação num período de tempo estabelecido. Esta tarefa de optimização,
a qual pode ser simulada para distintos cenários de compactação no que respeita ao
faseamento de execução, foi integrada no sistema pericial desenvolvido, que inclui uma
interface com o utilizador e que se constitui como uma plataforma de apoio à decisão na
tarefa de compactação. Geomaterial compaction has met in the control philosophy by procedure a
guarantee for the binomial economy quality of construction, either in execution phase or
in service phase. In this line, French research is highlighted, whose results generated
important knowledge in theory of compaction and useful recommendations on its
execution. These recommendations, which are contained in the Guide Terrassements
Routiers (GTR), prescribe the compaction work through the specification of qualitative
and quantitative parameters that are presented essentially in the form of modalities for
each material-compactor duet. The set of these modalities, which is presented in the
“Compaction Tables”, can be seen as a database for which a statistical analysis may
allow the determination of a superior state of knowledge, through the discovery of
trends and patterns in the data. This process from the domain of Artificial Intelligence,
which is called Data Mining, was applied on the Compaction Tables using the
potentialities of the R statistical tool. More than the predictive capacity, the best models
obtained, based on the neural networks and support vector machines nonlinear
techniques, allow the importance quantification of the variables involved in the
compaction work and the dissection of its physical relationship. The combination of
these models with the known relations of the GTR philosophy and superficial patterns of
the data, allows the automatization of the compaction conditions defined in the French
recommendations. The format of the Compaction Tables suggests however the
compaction in the individual perspective of the “material-compactor” duet when, in
practice, it is necessary to establish a “set of materials-fleet of compactors” duo. To this
effect, Optimisation techniques of “blind” search and search by evolutionary algorithms
were used, aiming on one hand a solution that minimizes the compaction cost and on
the another hand a solution that allows to execute the compaction work in a defined
period of time. This optimisation task, which can be simulated for different scenarios of
compaction regarding the execution sequence, was integrated into the expert system
developed, which includes a user interface and constitutes a decision support platform
to the compaction work.
