Análise de sistema complexo de infiltração utilizando um novo GSA-híbrido para calibração automática aplicado à construção civil

Abstract

Dentre os diversos sistemas complexos que vivenciamos a cada dia, encontra-se o fenômeno físico da infiltração. A infiltração é considerada como a dinâmica de fluxo de água no solo subsuperficial que neste trabalho é enquadrada para o contexto da construção civil. Este tema é abordado com o uso de modelos matemáticos e técnicas estocásticas, no entanto, encontram-se empecilhos para a coleta de amostras e dados em campo, a adoção de tipo de escala, mudanças entre as camadas de solo, características anisotrópicas do meio do solo, entre outros. Neste estudo, foram desenvolvidos e utilizados métodos que tratam os valores de dados de amostragem, como o modelo retrô, modelo constitutivo e algoritmos de otimização. Especialmente, dentre os Algoritmos de Otimização existentes encontram-se os Algoritmos Genéticos, o Algoritmo de Recozimento Simulado (Simulated Annealing) e sua generalização (GSA - Generalized Simulated Annealing). Neste trabalho, apresenta-se uma visão geral sobre esses métodos de otimização e uma proposta de algoritmo mais eficiente e de maior rapidez chamado GSA-híbrido que baseia-se na técnica de gradiente convergente. A estratégia utilizada dependerá do tipo de estudo de caso utilizado considerando suas propriedades físicas. Nesse sentido, encontra-se que enquanto os Algoritmos Genéticos conseguem replicar a superfície de otimização, o GSA é bem mais adequado na caracterização do sistema a um custo computacional extremamente baixo. No entanto, a técnica proposta de GSA-híbrido resultou ser mais rápida que as anteriores técnicas. Pesquisas futuras serão necessárias no algoritmo GSA-híbrido devido a sua grande adaptabilidade e maior rapidez computacional, assim como, seu estudo na aplicação a outros estudos de caso. ABSTRACT: Among the many complex systems that we experience every day, there is the phenomenon infiltration physics. Infiltration is considered as the dynamics of water flow in the soil subsurface that in this work is framed for the context of civil construction. this theme is approached with the use of mathematical models and stochastic techniques, however, there are obstacles to the collection of samples and data in the field, the adoption of the type of scale, changes between soil layers, anisotropic characteristics of the soil environment, among others. In this study, methods were developed and used that treat the data values ​​of sampling, such as the retro model, constitutive model and optimization algorithms. Especially, among the existing Optimization Algorithms are the Algorithms Genetics, the Simulated Annealing Algorithm and its generalization (GSA - Generalized Simulated Annealing). In this work, an overview of the these optimization methods and a more efficient and faster algorithm proposal called GSA-hybrid which is based on the convergent gradient technique. The strategy used will depend on the type of case study used considering its physical properties. In that sense, it is found that while Genetic Algorithms manage to replicate the surface of optimization, the GSA is much more suitable in the characterization of the system at a cost extremely low computation. However, the proposed GSA-hybrid technique resulted in be faster than previous techniques. Future research will be needed on the algorithm GSA-hybrid due to its great adaptability and greater computational speed, as well as, its study in application to other case studies.