Predição da resistência mecânica de concretos com materiais alternativos através de técnicas de inteligência artificial

Abstract

A escassez dos recursos naturais e os problemas causados pelo acúmulo de resíduos de mineração são os principais responsáveis pelo desenvolvimento de estudos sobre o reaproveitamento desses materiais na composição de concretos. A resistência mecânica é um dos parâmetros de desempenho mais importante e crucial no projeto de estrutura de concreto, entretanto o estudo experimental de concretos demanda alto custo e tempo no processo de confecção e caracterização experimental, além da complexidade intrínseca a heterogeneidade dos componentes dos materiais usados na sua composição. Neste sentido, este trabalho propõe o estudo da predição da resistência à compressão e à tração de concretos produzidos com o resíduo proveniente de rochas encaixantes (estéril) da mineração de nióbio, como substituto do agregado graúdo, através de diferentes técnicas de aprendizagem de máquina e métodos estatísticos (Redes Neurais Artificiais, Máquina de Vetores de Suporte, Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, Gradiente Boosting, XGBoosting, Ada Boost, K-Near Neighbor, Regressão: Linear Múltipla, Polinomial, LASSO, Ridge, Bayesiana e Mínimos Quadrados Ordinários), de modo a minimizar os custos de produção e desperdício de materiais, causado por um grande número de ensaios de mistura de dosagem. A metodologia consistiu na obtenção dos dados experimentais dos concretos moldados e caracterizados mecanicamente com 0 %, 25 %, 50 %, 75 % e 100 % de substituição de estéril como agregado graúdo, relação água/cimento (a/c) de 0,5 e 0,7, nas idades de cura de 7, 14, 28 e 56 dias. As características mecânicas dos concretos moldados com estéril também foram comparadas com outros tipos de concretos, com dados obtidos da literatura. Os resultados encontrados indicam que as técnicas RNA, Regressão Bayesiana, Regressão Linear Múltipla, Mínimos Quadrados Ordinários, Floresta Aleatória, Gradiente Boosting e XGBoosting foram eficientes para a predição da resistência mecânica dos concretos produzidos com estéril de nióbio. Os modelos também apresentam os parâmetros de materiais usados na dosagem que têm maior influência no comportamento mecânico desses concretos.