APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAS DO TIPO MULTI LAYER PERCEPTRONS (MLP) NA PROPOSIÇÃO DE UM NOVO MODELO PARA ESTUDO DE RESISTÊNCIA DE TALUDES

Application of artificial neural networks of the Multi Layeerr Perceptrons Type (MLP) in the proposal of a new model for study of slope resistance

Resumen

Os eventos pós Mariana e Brumadinho demonstraram à sociedade brasileira a urgência e a necessidade de estudos mais aprofundados quanto a estabilidade de taludes, incluindo grandes barramentos como os utilizados na mineração. O presente trabalho buscou construir um método seguro e mais rápido de obtenção do Fator de Segurança (FS) para garantir a estabilidade de taludes, utilizando redes neurais. Para fins de comparação foi escolhido um método tradicional de cálculo conhecido como Fellenius (1936) para obtenção do Fator de Segurança (FS) para diferentes características de solo e taludes com presença ou não do lençol freático aplicados ao treinamento da rede neural. Construiu-se um cluster em que foi dado aos mesmos parâmetros de entrada sendo: peso específico (KN/m3), coesão (KPa), atrito (0) e talude (L/H) tendo como saída o FS seco. Após o treinamento da rede foram testados 30 conjuntos de dados ao método tradicional e as redes neurais sendo que estas obtiveram 95% de ajuste aos valores obtidos pelo método de Fellenius (1936). Assim, demonstrou-se que as redes neurais, após o aprimoramento e entendimento do método, podem ser utilizadas com inúmeras vantagens em relação ao método de Fellenius tradicional para o cálculo de estabilidade de taludes.