| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|
| dc.contributor.advisor | Palmeira, Ennio Marques | pt_BR |
| dc.contributor.author | Bellido, Katherine Mirella Flores | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2026-01-05T17:18:26Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-05T17:18:26Z | - |
| dc.date.issued | 2026-01-05 | - |
| dc.date.submitted | 2025-09-17 | - |
| dc.identifier.citation | BELLIDO, Katherine Mirella Flores. Previsão do coeficiente de permeabilidade de sistemas solo internamente instável-filtro geotêxtil utilizando redes neurais artificiais (RNA). 2025. 150 f. Dissertação (Mestrado em Geotecnia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/53601 | - |
| dc.description.abstract | O uso de filtros geotêxteis em atividades de engenharia geotécnica e proteção ambiental tem sido crescente nas últimas décadas devido às vantagens na execução de empreendimentos e na preservação ambiental, reduzindo o uso de materiais naturais como areia e brita. No entanto, preocupações sobre seu desempenho a longo prazo, como a redução de permeabilidade e colmatação, persistem. O comportamento de um filtro geotêxtil pode ser influenciado por diversas condições, especialmente o tipo de solo, sobretudo em solos internamente instáveis, onde a sufusão pode comprometer o seu desempenho. Portanto, é necessário buscar métodos alternativos de previsão de comportamento sob tais condições. Esta dissertação investigou o uso de Rede Neural Artificial (RNA) para prever a permeabilidade do sistema solo-geotêxtil com base em 352 resultados de ensaios de laboratório obtidos por diferentes autores. Foi utilizada uma arquitetura de Perceptron Multicamada (PMC) para configurar o modelo e adotou- se o algoritmo de Retropropagação (RP). Além disso, previsões por regressão linear últipla (RM) e RNA para a permeabilidade de sistemas solo internamente instável-geotêxtil foram comparadas. As acurácias dos métodos RNA e RM foram avaliadas por meio de técnicas estatísticas. Os resultados obtidos mostram que tais técnicas podem ser utilizadas para prever satisfatoriamente o coeficiente de permeabilidade de sistemas solo internamente instável-filtro geotêxtil. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.title | Previsão do coeficiente de permeabilidade de sistemas solo internamente instável-filtro geotêxtil utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) | pt_BR |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Redes neurais artificiais | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Geotêxteis | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Solos instáveis | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Regressão múltipla | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
| dc.contributor.advisorco | Evangelista, Francisco Junior | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The use of geotextile filters in geotechnical engineering and environmental protection
works has increased in recent decades due to the advantages in project execution
and environmental preservation, reducing the use of natural materials such as sands and
gravels. However, concerns about their long-term performance, such as reduced
permeability and clogging, persist. The behaviour of a geotextile filter is influenced
by various conditions, especially soil type, particularly in internally unstable soils, where
suffusion can compromise filter performance. Therefore, it is necessary to seek
alternative methods for predicting filter behaviour under such conditions. This
dissertation proposes the use of Artificial Neural Network (ANN) to predict the
permeability of soil-geotextile systems based on 352 research results. A Multilayer
Perceptron (MLP) architecture was used to configure the model, and the
Backpropagation (BP) algorithm was adopted. In addition, multiple linear regression
(MR) and ANN predictions for the permeability coefficient of internally unstable-soil
systems were compared . The accuracy of the ANN and MR methods was compared
using statistical tools. The results obtained show that these techniques can satisfactorily
predict the permeability coefficient of internally unstable-geotextile filter systems. | pt_BR |
| dc.description.unidade | Faculdade de Tecnologia (FT) | pt_BR |
| dc.description.unidade | Departamento de Engenharia Civil e Ambiental (FT ENC) | pt_BR |
| dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Geotecnia | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
|
