Aprendizado de máquina aplicado à construção civil : estimativa da resistência à compressão de concretos de escória de aciaria.
No Thumbnail Available
Date
2022
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Nos últimos anos, estudos vêm sendo conduzidos visando disseminar a reutilização de
escória de aciaria como agregado para concretos. Entretanto, a ausência de
metodologias para obtenção de traços de concretos de escória de aciaria tem dificultado
as pesquisas e comprometido o seu uso em larga escala. Além disso, as metodologias
convencionalmente adotadas para a definição de traços de concreto envolvem tabelas
empíricas e a necessidade de se moldar e romper corpos de prova, demandando tempo
e recursos. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver
modelos baseados em aprendizado de máquinas para a previsão da resistência à
compressão de concretos de escória de aciaria a partir de seus traços. Para este fim,
foi realizado um levantamento de dados de concretos de escória de aciaria na literatura
e aplicadas quatro técnicas de aprendizagem de máquina: regressão por vetores
suporte (SVR), redes neurais artificiais (ANN), árvore de decisão com algoritmo de
boosting (XGBoost) e processo gaussiano de regressão (GPR). Os resultados foram
avaliados por meio de três indicadores: erro absoluto médio (MAE), erro quadrático
médio (RMSE) e coeficiente de determinação (R²). Numa primeira etapa, os modelos
com o banco de dados elaborado foram validados de forma cruzada (k = 10). Em
seguida, foram utilizados dados experimentais para validar os modelos construídos. Na
primeira etapa, o modelo que alcançou o melhor desempenho foi o ANN, com R² de
0,79, com os demais variando entre 0,68 e 0,73. Os MAEs variaram entre 4,73 e 5,51
MPa. No entanto, a validação experimental obteve resultados insatisfatórios - os
modelos de GPR, XGBoost e SVR apresentaram valores de R² negativos. Isso mostra
que o tamanho do banco de dados e a variabilidade do resíduo estudado influenciam
significativamente a qualidade dos modelos propostos. Desse modo, o presente
trabalho traz os primeiros passos para o desenvolvimento de estratégias de
desenvolvimento de traços para concretos não-convencionais. Em última análise,
buscamos reduzir o impacto das indústrias siderúrgicas no meio ambiente e contribuir
para o entendimento dos fatores que influenciam os traços de concreto.
Description
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil. Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Escória - metalurgia, Escória de aciaria, Concreto - resistência à compressão, Aprendizado do computador
Citation
PENIDO, Rúben El-Katib. Aprendizado de máquina aplicado à construção civil: estimativa da resistência à compressão de concretos de escória de aciaria. 2022. 120 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.