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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2022.tde-13102022-163900
Documento
Autor
Nome completo
Marcell Gustavo Chagas Santos
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2022
Orientador
Banca examinadora
Silva, Jefferson Lins da (Presidente)
Leonel, Edson Denner
Palmeira, Ennio Marques
Urashima, Denise de Carvalho
Vidal, Delma de Mattos
Título em português
Otimização de projetos de muros de solo reforçado com geossintéticos considerando a incerteza de modelo e a teoria de confiabilidade
Palavras-chave em português
Confiabilidade
Geossintéticos
Incerteza de modelo
Otimização
Reforço
Resumo em português
Em um ambiente competitivo, os sistemas de engenharia devem ser projetados de forma a considerar não apenas a sua funcionalidade, mas também os custos envolvidos no projeto. A adequação entre a redução de custo e a segurança estrutural é relevante para um sistema geotécnico, pois estão sujeitos a significativas variabilidades e incertezas de suas propriedades e de modelos de previsão do desempenho. A otimização baseada em confiabilidade (Reliability-Based Design Optimization - RBDO) é a abordagem mais apropriada para resolver o problema de redução do custo de projeto de forma a manter o nível de segurança estrutural desejado. Neste contexto, o estudo teve como objetivo desenvolver algoritmos por meio de técnicas de RBDO aplicadas a projetos de muros de solo reforçados com geossintéticos. As abordagens de RBDO utilizadas foram a de loop aninhado (Reliability-Index Approach - RIA) e de loop único (Single Loop Approach - SLA). Para análise da estabilidade interna de muros reforçados com geossintéticos foram considerados métodos de equilíbrio limite, empírico e de compatibilidade de deformações. As incertezas de modelo para os métodos de dimensionamento foram caracterizadas por meio de dados de monitoramento de muros disponíveis na literatura. Por fim, casos reais de muros de solo reforçados com geossintéticos foram analisados para demonstrar a eficácia e aplicabilidade dos procedimentos propostos. Os resultados das aplicações dessas metodologias mostraram que economias significativas podem ser alcançadas no projeto com a manutenção dos requisitos adequados de segurança e confiabilidade da estrutura. A consideração das incertezas dos parâmetros do solo e dos modelos de previsão do desempenho influenciaram significativamente os custos de projeto. Dentre os métodos de dimensionamento avaliados, o K-Stiffness apresentou melhores previsões e resultou em projetos de menor custo.
Título em inglês
Reliability-Based Design Optimization and model uncertainty of geosynthetic-reinforced soil walls
Palavras-chave em inglês
Geosynthetics
Model uncertainty
Optimization
Reinforcement
Reliability
Resumo em inglês
In a competitive world, engineering systems must be designed considering their functionality and design costs. The adequation between cost reduction and structural safety is relevant for a geotechnical system, as they are subject to significant variability and uncertainties in their properties and performance model. Reliability-Based Design Optimization (RBDO) is the appropriate approach to solve the design cost reduction problem while maintaining the desired level of structural safety. In this context, the present study aims to develop algorithms using RBDO techniques applied to geosynthetic-reinforced soil retaining walls. The RBDO techniques used in the study were: a Two-Level Approach (Reliability-Index Approach - RIA) and Single Loop Approach (SLA). The following methods were considered to analyze the internal stability of geosynthetic-reinforced soil retaining walls: limit equilibrium, empirical, and strain compatibility methods. The model uncertainty for the design methods was characterized using wall monitoring results available in the literature. Finally, real cases of geosynthetic-reinforced soil retaining walls were analyzed to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed procedures. The application results showed that significant savings could be achieved in structural design while maintaining the structure's adequate safety and reliability requirements. Soil parameters and prediction model performance uncertainties significantly influenced project costs. K-Stiffness showed better accuracy and resulted in lower-cost projects among the evaluated design methods.
 
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Data de Publicação
2022-10-14
 
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