Dados do Trabalho

Título

AVALIAÇÃO DO CBR USANDO ENSAIOS DE CARACTERIZAÇÃO DO SOLO COM MODELAGEM VIA BOOSTED TREES

Resumo

A rápida e correta determinação do CBR é de fundamental importância na execução do projeto e nas obras de terra na geotecnia. A execução do ensaio para a determinação desse parâmetro é demorada e impactante no cronograma da obra. São encontrados na literatura internacional diversas formulações e modelos para predizer esse índice, combinando diversos parâmetros do solo para fazer a determinação, geralmente falhando por serem executados através de modelos com pouca capacidade de predizer a variável ou em uma quantidade de dados limitados para descrever o comportamento. Desse modo, se viu válida a criação de um programa que utiliza uma base de dados e um modelo mais robusto para predizer esse índice, além de ter uma capacidade maior de adaptar-se as características dos solos encontrados no Brasil. No processo de criação do programa foi utilizado uma boosted tree e os mais de 1200 dados que se teve acesso para a criação do modelo de predição, sendo que os dados foram tratados para a retirada de dados que possuíam ruídos ou que tinham outliers, foi feita a separação dos dados para treino e validação, sendo separados 80% e 20%, respectivamente. Constatou-se que o modelo conseguiu aferir valores com enorme acurácia e com elevada capacidade de generalização para valores que nunca teve contato, atingindo R² = 0,994.

Palavras-chave

CBR, Pavimentação, Boosted Trees, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina.

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