Using neural networks and support vector regression to relate marchetti dilatometer test parameters and maximum shear modulus

In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

Using neural networks and support vector regression to relate marchetti dilatometer test parameters and maximum shear modulus

In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

Massive Open Online Course management: learning science and engineering through peer-reviewed projects

Massive Open Online Courses (MOOC) are gaining prominence in transversal teaching-learning strategies. However, there are many issues still debated, namely assessment, recognized largely as a cornerstone in Education. The large number of students involved requires a redefinition of strategies that often use approaches based on tasks or challenging projects. In these conditions and due to this approach, assessment is made through peer-reviewed assignments and quizzes online. The peer-reviewed assignments are often based upon sample answers or topics, which guide the student in the task of evaluating peers. This chapter analyzes the grading and evaluation in MOOCs, especially in science and engineering courses, within the context of education and grading methodologies and discusses possible perspectives to pursue grading quality in massive e-learning courses.

Hydrogeomechanics for rock engineering: coupling subsurface hydrogeomechanical assessement and hydrogeotechnical mapping on fracturated rock masses

The present work aims to achieve and further develop a hydrogeomechanical approach in Caldas da Cavaca hydromineral system rock mass (Aguiar da Beira, NW Portugal), and contribute to a better understanding of the hydrogeological conceptual site model. A collection of several data, namely geology, hydrogeology, rock and soil geotechnics, borehole hydraulics and hydrogeomechanics, was retrieved from three rock slopes (Lagoa, Amores and Cancela). To accomplish a comprehensive analysis and rock engineering conceptualisation of the site, a multi‐technical approach were used, such as, field and laboratory techniques, hydrogeotechnical mapping, hydrogeomechanical zoning and hydrogeomechanical scheme classifications and indexes. In addition, a hydrogeomechanical data analysis and assessment, such as Hydro‐Potential (HP)‐Value technique, JW Joint Water Reduction index, Hydraulic Classification (HC) System were applied on rock slopes. The hydrogeomechanical zone HGMZ 1 of Lagoa slope achieved higher hydraulic conductivities with poorer rock mass quality results, followed by the hydrogeomechanical zone HGMZ 2 of Lagoa slope, with poor to fair rock mass quality and lower hydraulic parameters. In addition, Amores slope had a fair to good rock mass quality and the lowest hydraulic conductivity. The hydrogeomechanical zone HGMZ 3 of Lagoa slope, and the hydrogeomechanical zones HGMZ 1 and HGMZ 2 of Cancela slope had a fair to poor rock mass quality but were completely dry. Geographical Information Systems (GIS) mapping technologies was used in overall hydrogeological and hydrogeomechanical data integration in order to improve the hydrogeological conceptual site model.

Caraterização das propriedades mecânicas de um adesivo estrutural de alta ductilidade

A tecnologia de ligação por adesivos estruturais tem vindo a ser utilizada ao longo de várias décadas, permitindo solucionar diversos problemas associados a técnicas chamadas "tradicionais" de ligação, como a soldadura, a rebitagem ou a ligação aparafusada. Esta é uma alternativa viável para substituir as ligações mecânicas, devido a diversos fatores como o menor peso estrutural, menor custo de fabricação e capacidade de união de diferentes materiais. O crescente recurso a materiais compósitos em diversas indústrias, nomeadamente a aeronáutica e naval, levaram ao consequente aumento da aplicação de ligações adesivas, por serem indicadas como forma de união destes materiais, onde é de enaltecer a sua elevada resistência à fadiga. Uma junta adesiva está maioritariamente sujeita a esforços de corte e arrancamento e portanto o conhecimento dos módulos de elasticidade à tração (E) ou corte (G) do adesivo, e ainda as resistências máximas à tração e ao corte, não é suficiente quando se pretende prever o comportamento da mesma. Na verdade, torna-se necessário abranger na análise a plastificação progressiva verificada nas juntas adesivas antes da rotura, sendo necessário o conhecimento de parâmetros tais como a taxa crítica de libertação de energia de deformação à tração (GIc) e corte (GIIc). Este trabalho pretende estudar um adesivo estrutural recentemente lançado no mercado, carecendo portanto da sua caracterização, para facilitar a previsão da resistência de estruturas adesivas ligadas com o mesmo. São 4 os ensaios a realizar: ensaios à tração de provetes em bruto, ensaios ao corte com a geometria Thick Adherend Shear Test (TAST), ensaios Double-Cantilever Beam (DCB) e ensaios End-Notched Flexure (ENF). Com a realização dos ensaios referidos, serão determinadas as propriedades mecânicas e de fratura à tração e ao corte, e serão fornecidos os parâmetros para a previsão da resistência de juntas adesivas com este adesivo por uma variedade de métodos, desde métodos analíticos mais expeditos até aos métodos numéricos mais avançados existentes atualmente. Os resultados foram de encontro aos disponibilizados pelo fabricante, sempre que estes se encontravam disponíveis, obtendo-se discrepâncias bastante reduzidas nos diversos parâmetros determinados.

Avaliação numérica e experimental da carga admissível de vigas compostas para monocarris de sistemas de elevação

Este trabalho foi realizado com o apoio, e em colaboração da empresa Flexcrane, que constrói e comercializa soluções flexíveis de pontes rolantes para cargas ligeiras. Com cargas máximas de 2 toneladas estas pontes e seus caminhos de rolamento são construídas essencialmente enformados a frio. O objetivo deste trabalho é a verificação numérica e experimental das cargas que este tipo de estrutura suporta, nas suas diferentes configurações. Numa aproximação por engenharia inversa, com a realização deste trabalho, foi possível determinar a carga admissível das vigas compostas utilizadas, assim como o seu comportamento quando em carga. Para obtenção destes resultados foram realizadas simulações computacionais recorrendo ao método de elementos finitos, utilizando para isso o software Ansys Workbench e ainda ensaios experimentais que permitiram validar os resultados obtidos numericamente e consolidar o conhecimento sobre o comportamento desta solução comercial. Por ser de construção modular, são possíveis diferentes combinações para o produto final, por esta razão foram estudados numericamente diferentes configurações possíveis, com e sem reforços. Foi realizada a validação experimental para a configuração mais usual, fazendo recurso a um dispositivo para ensaio de estruturas e componentes, pertencente ao Isep. Foi ainda utilizada a técnica extensométrica para avaliar as tensões em pontos selecionados e compara-los com os obtidos numericamente. Concluiu-se pelo ótimo desempenho dos produtos Flexcrane.