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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ANALYSIS OF GEOTECHNICAL PROBLEMS WITH NEURAL NETWORKS Autor: ANDREA SELL DYMINSKI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
CELSO ROMANEL - ADVISOR
CARLOS EDUARDO PEDREIRA - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 2001
Catalogação: 05/10/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2001
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: ANALYSIS OF GEOTECHNICAL PROBLEMS WITH NEURAL NETWORKS Autor: ANDREA SELL DYMINSKI
CARLOS EDUARDO PEDREIRA - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 2001
Catalogação: 05/10/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2001@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2001
Resumo:
During the last years, neural networks applications have
been disseminated in many knowledge areas, including civil
engineering. In the middle 90`s, a research work had been
started in Brazil, in order to investigate the efficiency
of neural networks in the analysis of soil behavior and
problems involving geotechnical engineering. This thesis is
the result of part of these studies, where some
potentialities of neural networks technique are presented.
Three different feedforward NNs applications in
geotechnical engineering are presented. Levenberg-
Marquardt algorithm was used for training. The first
application is the simulation of results of dynamic pile
tests, obtained from CAPWAP analysis, showing that it is
possible to do a field pre-analysis of the pile behavior,
which is still unpracticable when the traditional CAPWAP
method is used. The second application is related to the
study of two different soils behavior:sand from Ipanema and
residual gnaissic soil from Rio de Janeiro. Results of
submerged and non submerged direct shear tests and drained
and undrained triaxial compression tests were
used. The third application involves the simulation of
subsoil characteristics of Angra 2 Nuclear Power Plant
site. The available information came from SPT bulletins.
Simulations involving several types of soil layers spatial
distribution, water level position, penetration strength of
soils and local topography were performed. The obtained
results were very satisfactory. It can be concluded that
the neural networks technique presents great applicability
in resolution of geotechnical problems with different
characteristics, showing an efficiency as good or even
better than other traditional numerical techniques.