Uma abordagem alternativa à previsão do comportamento cisalhante de descontinuidades rochosas utilizando redes neurais de funções de base radial

An Alternative Approach for Estimating the Shear Behavior of Rock Discontinuities by Using Radial Basis Function Neural Networks

Resumo

Este artigo tem como objetivo apresentar modelos de predição da tensão cisalhante e dilatância em descontinuidades rochosas por meio de redes neurais artificiais que empregam funções de base radial. Para tanto, foi utilizado um banco de dados obtido de 116 ensaios de cisalhamento direto em grande escala realizados em diferentes tipos de descontinuidades e condições de contorno. As variáveis de entrada dos modelos propostos são a rigidez normal externa, a tensão normal inicial, a rugosidade da descontinuidade, a resistência uniaxial da rocha intacta, a espessura do preenchimento, o ângulo de atrito do material de preenchimento, quando houver, o ângulo de atrito básico e o deslocamento cisalhante imposto na descontinuidade. Os resultados mostraram que as redes RBF são capazes de estimar de forma satisfatória o comportamento cisalhante das descontinuidades rochosas uma vez que foram obtidos coeficientes de determinação superiores a 0,98 nas fases de treinamento e teste. Além disto, nas análises de desempenho dos modelos observou-se que eles são capazes de representar de forma coerente a influência das variáveis de entrada no comportamento cisalhante das descontinuidades rochosas. Logo, pode-se concluir que os modelos obtidos se apresentam como ferramentas úteis e simples para a previsão do comportamento cisalhante de descontinuidades rochosas.