Métodos de inteligência computacional com otimização evolucionária para a estimativa de propriedades mecânicas do concreto de agregado leve

In lightweight aggregate concrete, the compressive strength, the elastic modulus and specific weight are the most important properties and consequently the most commonly analyzed. The relationship between lightweight aggregate concrete components and their mechanical properties is highly nonlinear, and establishing a comprehensive predictive model of such characteristics is usually problematic. There are works that seek to find this relation of empirical forms. There are also works that seek to apply computational intelligence techniques to predict these properties from the concrete components. Accurately predicting the mechanical properties of lightweight aggregate concrete is a critical problem in engineering projects that use this material. The objective of this dissertation is to evaluate the performance of different computational intelligence methods to predict the elastic modulus and the compressive strength at 28 days of lightweight aggregates concrete as a function of water/cement factor, lightweight aggregate volume, cement quantity and density of the lightweight aggregate. In order to choose the best configuration of each method, a methodology was defined using the Particle Swarm Optmization (PSO) algorithm. Finally, the generalization of the methods through the cross validation process is verified in order to find the method that presents the best performance in the approximation of the two mechanical properties.No concreto de agregado leve, a resistência à compressão e o módulo de elasticidade são as propriedades mecânicas mais importantes e consequentemente as mais comumente analisadas. A relação entre os componentes do concreto de agregado leve e suas propriedades mecânicas é altamente não linear, e o estabelecimento de um modelo de previsão abrangente de tais características é usualmente problemático. Existem trabalhos que buscam encontrar essa relação de formas empíricas. Há também trabalhos que buscam aplicar técnicas de inteligência computacional para prever essas propriedades a partir dos componentes do concreto. Prever com precisão as propriedades mecânicas do concreto de agregado leve é um problema crítico em projetos de engenharia que utilizam esse material. O objetivo desta dissertação é avaliar o desempenho de diferentes métodos de inteligência computacional para prever a módulo de elasticidade e a resistência à compressão aos 28 dias de concretos de agregados leves em função do fator água/cimento, volume de agregado leve, quantidade de cimento e densidade do agregado leve. Para a escolha da melhor configuração de cada método, foi definida uma metodologia utilizando o algoritmo de otimização PSO (Particle Swarm Optmization). Por fim, é verificada a capacidade de generalização dos métodos através do processo de validação cruzada de modo a encontrar o método que apresenta o melhor desempenho na aproximação das duas propriedades mecânicas

OBTENCAO DE MODELO ANALITICO PARA PROPRIEDADE MECANICA DO CONCRETO DE AGREGADO LEVE VIA PROGRAMACAO GENETICA CARTESIANA

No concreto de agregado leve, e importante conhecer as suas propriedades mecânicas,como a resistência a compressão e o módulo de Young, dado que essas propriedades influenciam a resistencia e deformações das peças constituídas desse material. A relação entre os componentes do concreto e suas propriedades mecânicas e altamente nao-linear, e o estabelecimento de um modelo matematico abrangente ´e usualmente problematico. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo encontrar uma relação analítica entre propriedades do concreto de agregado leve e o m´odulo de Young (m´odulo de elasticidade), utilizando a t´ecnica de Programação Genética Cartesiana (PGC), a partir de operadores matem´aticos empregados como funções nodais da PGC. Ap´os a verificação do poder de generalização da metodologia utilizada neste trabalho, e feita uma comparação as relações matemáticas já existentes na literatura. Por fim, verificou-se que a metodologia proposta possui desempenho altamente satisfat´orio em comparaç˜ao aos resultados existentes