Evaluation of influence parameters on the modulus improvement factor of geocell-reinforced granular soils based on laboratory plate load tests and supervised machine learning (2025)
- Authors:
- Autor USP: VALENZUELA, HECTOR DANILO TRUJILLO - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PEF
- Subjects: GEOSSINTÉTICOS; REDES NEURAIS; APRENDIZAGEM PROFUNDA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Este trabalho apresenta a avaliação do fator de melhora do módulo (MIF) em solos granulares não ligados, reforçados com geocélulas, em diferentes condições de subleito, de material de preenchimento e geometria de geocélulas. Para isso, foram analisados os módulos obtidos a partir de provas de carga de placa (PLT), realizados em um ciclo de carga-descargarecarga. Os subleitos consistiram em argila mole e solo arenoso, em três diferentes compacidades relativas. A camada superior, em condição reforçada e não reforçada com geocélulas PEAD de dois tamanhos, consistiu em solo arenoso e material de sub-base granular (GSB) em duas densidades cada. Para estudar o efeito combinado dos fatores de influência, foram usados modelos de redes neurais Perceptron Multicamadas (MLP). Além disso, para avaliar o efeito de uma compactação teórica típica de campo sobre os valores de MIF obtidos em laboratório, foi proposta uma metodologia prática com base nas propriedades índice e revisão bibliográfica para sugestão de parâmetros hiperbólicos, requeridos como entrada na respectiva formulação teórica. Finalmente, os gráficos gerados com os modelos MLP foram refinados considerando o efeito da compactação. Os resultados mostraram que o MIF tende a aumentar com o aumento do módulo do subleito, a diminuir com maiores áreas de abertura de uma geocélula expandida e com o aumento do módulo do material de preenchimento. Os modelos MLP usados para gerar gráficos que preveem os valores de MIF se mostraram uma ótima ferramenta para avaliar a influência conjunta dos parâmetros, apresentando o mesmo comportamento obtido no programa experimental. A metodologia proposta para estimar parâmetros hiperbólicos foi validada com dados de solos disponíveis na literatura e foi obtida uma aproximação razoável dos parâmetros. Essametodologia permitiu estimar os parâmetros para os solos estudados. Adicionalmente, com base na teoria correspondente, constatou-se que maiores níveis nas tensões de compactação, típico de equipamentos de compactação em campo, aumentam o valor do MIF, sendo maior esse incremento em solos mais densos.
- Imprenta:
- Data da defesa: 02.06.2025
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ABNT
TRUJILLO VALENZUELA, Hector Danilo. Evaluation of influence parameters on the modulus improvement factor of geocell-reinforced granular soils based on laboratory plate load tests and supervised machine learning. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3145/tde-03092025-073923/pt-br.php. Acesso em: 09 fev. 2026. -
APA
Trujillo Valenzuela, H. D. (2025). Evaluation of influence parameters on the modulus improvement factor of geocell-reinforced granular soils based on laboratory plate load tests and supervised machine learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3145/tde-03092025-073923/pt-br.php -
NLM
Trujillo Valenzuela HD. Evaluation of influence parameters on the modulus improvement factor of geocell-reinforced granular soils based on laboratory plate load tests and supervised machine learning [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3145/tde-03092025-073923/pt-br.php -
Vancouver
Trujillo Valenzuela HD. Evaluation of influence parameters on the modulus improvement factor of geocell-reinforced granular soils based on laboratory plate load tests and supervised machine learning [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3145/tde-03092025-073923/pt-br.php
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