APLICAÇÃO DE UM MODELO DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL HÍBRIDO (NEURO-FUZZY) NA PREVISÃO DO POTENCIAL DE RUPTURA DE TALUDES
Resumo
A estabilidade de taludes naturais é um tema de grande interesse ao engenheiro geotécnico, face às significativas perdas econômicas, e até mesmo humanas, resultantes da ruptura de taludes. Estima-se que a deflagração de escorregamentos já provocou milhares de mortes, e dezenas de bilhões de dólares em prejuízos anuais em todo o mundo. Os fenômenos de instabilização de encostas são condicionados por muitos fatores, como o clima, a litologia e as estruturas das rochas, a morfologia, a ação antrópica e outros. A análise dos condicionantes geológicos e geotécnicos de escorregamentos proporciona a apreciação de cada um dos fatores envolvidos nos processos de instabilização de encostas, permitindo a obtenção de resultados de interesse, no que diz respeito ao modo de atuação destes fatores. O presente trabalho tem como objetivo a utilização de um sistema híbrido que utiliza a Rede Neural e a Lógica Nebulosa (Neuro-Fuzzy) para criação de um modelo que, de forma qualitativa, forneça uma previsão do potencial de ruptura de taludes. Para o cumprimento deste objetivo, foram estudados os fatores envolvidos nos processos de instabilização de encostas, e a forma como estes fatores se inter-relacionam. Análises paramétricas foram executadas com o objetivo fornecer dados para o modelo Neuro-Fuzzy. Após a elaboração do modelo, apresenta-se um caso histórico bem documentado para a validação do mesmo. Dentre as principais conclusões, destaca-se a potencialidade da Modelagem Híbrida Neuro-Fuzzy na previsão do potencial de ruptura de taludes, aparecendo como uma ferramenta capaz de auxiliar na detecção de taludes com potencial de ruptura.
Abstract
The stability of slopes is a topic of great interest to the geotechnical engineer, given the significant economic losses, and even human, resulting from the slopes collapse. It is estimated that the landslides outbreak has already caused thousands of deaths and tens of billions of dollars in annual losses worldwide. The phenomena of instability of slopes are conditioned by many factors, such as climate, the lithology and structures of rock, the morphology, the anthropic and others. The analysis of geological and geotechnical conditions of landslides provides an appraisal of each of the factors involved in the processes of instability of slopes, allowing the achievement of results of interest with regard to the mode of action of factors. The current work aims at the use a Hybrid system that uses the Neural Network and Fuzzic Logic (Neuro-Fuzzy) to create a model that, in qualitative form, provides a prediction of the potential of slope rupture. To fulfill this objective, we studied the factors involved in the processes of instability of slopes, and how these factors are interrelated. Parametric analyzes were carried out to provide data for the Neuro-Fuzzy model. It is presented in this work, one history case well documented for the validation of the Neuro-Fuzzy Model and among the main findings includes the capability of Hybrid Neuro-Fuzzy Modeling in predicting the potential of slope rupture, appearing as a tool capable of assisting in the detection of slopes with potential for rupture.
