Título: Análise de Ensaios Ultrassônicos no Concreto Através de Redes Neurais Artificiais
Autores: Lorenzi, Alexandre; Silva Filho, Luiz Carlos P. da
Resumo: O concreto tem um papel de destaque na indústria da construção civil, em decorrência de ser o material estrutural mais utilizado. Para garantir que as estruturas de concreto atinjam a vida útil de projeto desejada, é necessário acompanhar a evolução das propriedades do material e a eventual degradação de sua condição com o tempo. Uma das maneiras mais eficientes de avaliar estruturas acabadas consiste na utilizaçãode ensaios não destrutivos, dentre os quais se destaca a técnica de medição da velocidade de propagação de pulsos ultrassônicos. Este método permite avaliar a homogeneidade e compacidade do material. Considerando que a presença de vazios, ou “defeitos” na microestrutura de um material, é um fator fundamental na definição da resistência à compressão, várias tentativas foram feitas de estimar a resistência à compressão do concreto, principal parâmetro de projeto, a partir de dados de ensaios ultrassônicos, considerando algumas das características básicas do concreto utilizado, tais como idade, relação água/cimento (a/c), temperatura, tipo de cimento e modo de cura. No entanto, a relação existente entre aresistência do concreto e o ensaio ultrassônico é afetada por diversos fatores, o que torna a geração de modelos de correlação adequados e confiáveis uma tarefa bastante complexa. Esta pesquisa investiga a flexibilidade da aplicação de uma nova técnica de modelagem, com base no conceito de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para gerar modelos de previsão conectando as características do concreto, os valores do ensaio ultrassônico e a resistência à compressão do concreto. A proposta é determinar uma relação não-linear entre estes parâmetros, obtidos para se proceder com estimativas da resistência à compressão e com a análise das condições estruturais. A morfologia utilizada tem por base o conceito de MLP, com quatro camadas e até 20 neurônios por camada, resultando numa ferramenta flexível e adaptável para a modelagem de problemas não-lineares. Foram testadas diferentes configurações de rede dos quais resultaram modelos de relacionamento muito eficientes, que apresentaram coeficientes de determinação superiores a 95% e apresentaram desempenho melhor que modelos estatísticos tradicionais de regressão múltipla, quando expostos a um banco de dados de 2200 resultados de diferentes pesquisadores, com concretos de características bastante diversas.
Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; Ensaios Não Destrutivos; Ensaio Ultrassônico; Concreto
Páginas: 18
Código DOI: 10.21528/lmln-vol9-no4-art1
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